Parametri della pipeline

È possibile introdurre variabili nella definizione della pipeline utilizzando i parametri. È possibile fare riferimento ai parametri definiti durante la definizione di pipeline. I parametri hanno un valore predefinito, che è possibile sostituire specificando i valori dei parametri all'avvio dell'esecuzione di una pipeline. Il valore predefinito deve essere un'istanza che corrisponde al tipo di parametro. Tutti i parametri utilizzati nelle definizioni delle fasi devono essere definiti nella definizione di pipeline. Amazon SageMaker Model Building Pipelines supporta i seguenti tipi di parametri:

• ParameterString: rappresenta un parametro di stringa.

• ParameterInteger: rappresenta un parametro con numero intero.

• ParameterFloat: rappresenta un parametro float.

• ParameterBoolean: rappresenta un tipo booleano Python.

I parametri assumono il seguente formato:

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

Di seguito è mostrata un'implementazione di parametri di esempio.

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

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

Si passa il parametro durante la creazione della pipeline, come nell'esempio seguente.

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

È possibile anche passare un valore di parametro diverso dal valore predefinito all'esecuzione di una pipeline, come mostrato nell'esempio seguente.

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

Puoi manipolare i parametri con funzioni SageMaker Python SDK come. sagemaker.workflow.functions.Join Per ulteriori informazioni sui parametri, consulta SageMaker Pipelines Parameters.

Per le limitazioni note dei parametri di SageMaker Pipelines, consulta Limitazioni - Parametrizzazione nell'SDK Amazon Python SageMaker .