Paramètres du pipeline

Vous pouvez introduire des variables dans la définition de votre pipeline à l'aide de paramètres. Vous pouvez référencer les paramètres que vous définissez tout au long de votre définition de pipeline. Les paramètres ont une valeur par défaut, que vous pouvez remplacer en spécifiant des valeurs de paramètre lors du démarrage d'une exécution de pipeline. La valeur par défaut doit être une instance correspondant au type de paramètre. Tous les paramètres utilisés dans les définitions d'étape doivent être définis dans votre définition de pipeline. Amazon SageMaker Model Building Pipelines prend en charge les types de paramètres suivants :

• ParameterString - représente un paramètre de chaîne.

• ParameterInteger - représente un paramètre entier.

• ParameterFloat - représente un paramètre flottant.

• ParameterBoolean - représente un type Python booléen.

Les paramètres prennent le format suivant :

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

Voici un exemple de mise en œuvre de paramètre.

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

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

Vous transmettez le paramètre lors de la création de votre pipeline comme illustré dans l'exemple suivant.

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

Vous pouvez également transmettre une valeur de paramètre qui diffère de la valeur par défaut à une exécution de pipeline, comme illustré dans l'exemple suivant.

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

Vous pouvez manipuler les paramètres avec des fonctions du SDK SageMaker Python telles que sagemaker.workflow.functions.Join. Pour plus d'informations sur les paramètres, consultez la section Paramètres des SageMaker pipelines.

Pour connaître les limites connues des paramètres des SageMaker pipelines, consultez Limitations - Paramétrage dans le SDK Amazon SageMaker Python.