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以下のセクションでは、情報を環境変数とパラメータとしてノートブックに渡す方法について説明します。
環境変数を渡す
次の例に示されるとおり、環境変数をディクショナリとして NotebookJobStep
の environment_variable
引数に渡します。
environment_variables = {"RATE": 0.0001, "BATCH_SIZE": 1000}
notebook_job_step = NotebookJobStep(
...
environment_variables=environment_variables,
...
)
次の例で示されるとおり、ノートブックで os.getenv()
を使って、環境変数を使用できます。
# inside your notebook
import os
print(f"ParentNotebook: env_key={os.getenv('env_key')}")
パラメータの受け渡し
NotebookJobStep
インスタンスの最初のノートブックジョブステップにパラメータを渡す際、必要に応じて Jupyter Notebook のセルにタグを付けて、新しいパラメータまたはパラメータの上書きを適用する場所を示すことができます。Jupyter Notebook のセルにタグを付ける方法の詳細については、「ノートブックをパラメータ化する」を参照してください。
次のスニペットに示されるとおり、ノートブックジョブステップの parameters
パラメータを介してパラメータを渡します。
notebook_job_parameters = {
"company": "Amazon",
}
notebook_job_step = NotebookJobStep(
...
parameters=notebook_job_parameters,
...
)
入力ノートブック内では、parameters
でタグ付けされたセルの後、タグ付けされたセルがない場合はノートブックの先頭に、パラメータが適用されます。
# this cell is in your input notebook and is tagged with 'parameters'
# your parameters and parameter overrides are applied after this cell
company='default'
# in this cell, your parameters are applied
# prints "company is Amazon"
print(f'company is {company}')
前のステップから情報を取得する
以下では、前のステップからデータを抽出してノートブックジョブステップに渡す方法について説明します。
properties
属性を使用する
前のステップの properties
属性では、以下のプロパティを使用できます。
-
ComputingJobName
— トレーニングジョブ名 -
ComputingJobStatus
— トレーニングジョブのステータス -
NotebookJobInputLocation
— 入力 Amazon S3 の場所 -
NotebookJobOutputLocationPrefix
— トレーニングジョブ出力へのパス、具体的には{
に出力が保存されるNotebookJobOutputLocationPrefix
}/{training-job-name
}/output/output.tar.gz -
InputNotebookName
— 入力ノートブックのファイル名 -
OutputNotebookName
— 出力ノートブックファイル名 (ジョブが失敗した場合、トレーニングジョブ出力フォルダに存在しない場合があります)
次のコードスニペットは、プロパティ属性からパラメータを抽出する方法を説明しています。
notebook_job_step2 = NotebookJobStep(
....
parameters={
"step1_JobName": notebook_job_step1.properties.ComputingJobName,
"step1_JobStatus": notebook_job_step1.properties.ComputingJobStatus,
"step1_NotebookJobInput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobInputLocation,
"step1_NotebookJobOutput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobOutputLocationPrefix,
}
JsonGet を使用する
上記のパラメータ以外のパラメータを渡す場合や、前のステップの JSON 出力が Amazon S3 に存在する場合は、JsonGet
を使用します。JsonGet
は、Amazon S3 の JSON ファイルから直接データを抽出できる一般的なメカニズムです。
JsonGet
を使用して Amazon S3 の JSON ファイルを抽出するには、次の手順を実行します。
-
JSON ファイルを Amazon S3 にアップロードします。データが既に Amazon S3 にアップロードされている場合は、このステップをスキップします。次の例は、JSON ファイルを Amazon S3 にアップロードする方法を説明しています。
import json from sagemaker.s3 import S3Uploader output = { "key1": "value1", "key2": [0,5,10] } json_output = json.dumps(output) with open("notebook_job_params.json", "w") as file: file.write(json_output) S3Uploader.upload( local_path="notebook_job_params.json", desired_s3_uri="s3://
path
/to
/bucket
" ) -
抽出する値への S3 URI と JSON パスを指定します。次の例では、
JsonGet
はキーkey2
(10
) に関連付けられた値のインデックス 2 を表すオブジェクトを返します。NotebookJobStep( .... parameters={ # the key job_key1 returns an object representing the value 10 "job_key1": JsonGet( s3_uri=Join(on="/", values=["s3:/", ..]), json_path="key2[2]" # value to reference in that json file ), "job_key2": "Amazon" } )