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Lift-and-shift @step 데코레이터가 포함된 Python 코드
@step 데코레이터는 로컬 기계 학습(ML) 코드를 하나 이상의 파이프라인 단계로 변환하는 기능입니다. 모든 ML 프로젝트와 마찬가지로 ML 함수를 작성할 수 있습니다. 로컬에서 테스트하거나 @remote 데코레이터를 사용하여 훈련 작업으로 테스트한 후에는 @step 데코레이터를 추가하여 함수를 SageMaker 파이프라인 단계로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 @step-장식된 함수 호출의 출력을 파이프라인으로 전달하여 파이프라인을 생성하고 실행할 수 있습니다. @step 데코레이터와 일련의 함수를 연결하여 다단계 지시 비순환 그래프(DAG) 파이프라인을 생성할 수도 있습니다.
@step 데코레이터를 사용하는 설정은 @remote 데코레이터를 사용하는 설정과 동일합니다. 환경을 설정하고 구성 파일을 사용하여 기본값을 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 원격 함수 설명서를 참조하세요. @step 데코레이터에 대한 자세한 내용은 sagemaker.workflow.function_step.step을
@step 데코레이터 사용을 보여주는 샘플 노트북을 보려면 @step 데코레이터 샘플 노트북을 참조하세요
다음 섹션에서는 @step 데코레이터로 로컬 ML 코드에 주석을 달아 단계를 생성하고, 단계를 사용하여 파이프라인을 생성 및 실행하고, 사용 사례에 맞게 환경을 사용자 지정하는 방법을 설명합니다.
