Pipeline-Parameter

Sie können Variablen mithilfe von Parametern in Ihre Pipeline-Definition aufnehmen. Sie können in Ihrer Pipeline-Definition auf Parameter verweisen, die Sie definieren. Parameter haben einen Standardwert, den Sie überschreiben können, indem Sie beim Starten einer Pipeline-Ausführung Parameterwerte angeben. Der Standardwert muss eine Instance sein, die dem Parametertyp entspricht. Alle in Schrittdefinitionen verwendeten Parameter müssen in Ihrer Pipeline-Definition definiert sein. In diesem Thema werden die Parameter beschrieben, die Sie definieren können, und wie Sie sie implementieren.

Amazon SageMaker Pipelines unterstützt die folgenden Parametertypen:

• ParameterString– Stellt einen Zeichenkettenparameter dar.

• ParameterInteger– Stellt einen Integer-Parameter dar.

• ParameterFloat– Stellt einen Float-Parameter dar.

• ParameterBoolean– Stellt einen booleschen Python-Typ dar.

Die Parameter haben das folgende Format:

<parameter> = <parameter_type>(
    name="<parameter_name>",
    default_value=<default_value>
)

Das folgende Beispiel zeigt eine Beispielimplementierung eines Parameters.

from sagemaker.workflow.parameters import (
    ParameterInteger,
    ParameterString,
    ParameterFloat,
    ParameterBoolean
)

processing_instance_count = ParameterInteger(
    name="ProcessingInstanceCount",
    default_value=1
)

Sie übergeben den Parameter bei der Erstellung Ihrer Pipeline wie im folgenden Beispiel dargestellt.

pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[
        processing_instance_count
    ],
    steps=[step_process]
)

Sie können auch einen Parameterwert, der vom Standardwert abweicht, an eine Pipeline-Ausführung übergeben, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

execution = pipeline.start(
    parameters=dict(
        ProcessingInstanceCount="2",
        ModelApprovalStatus="Approved"
    )
)

Sie können Parameter mit SageMaker SDK Python-Funktionen wie manipulieren sagemaker.workflow.functions.Join. Weitere Informationen zu Parametern finden Sie unter SageMaker Pipeline-Parameter.

Bekannte Einschränkungen von Pipeline-Parametern finden Sie unter Einschränkungen — Parametrisierung in Amazon Python. SageMaker SDK