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Como o Amazon SageMaker Processing configura a entrada e a saída para seu contêiner de processamento

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Como o Amazon SageMaker Processing configura a entrada e a saída para seu contêiner de processamento - SageMaker IA da Amazon

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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Ao criar um trabalho de processamento usando a operação CreateProcessingJob, é possível especificar vários valores de ProcessingInput e ProcessingOutput.

Use o parâmetro ProcessingInput para especificar um URI do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de onde fazer download de dados e um caminho no contêiner de processamento para o qual fazer download dos dados. O parâmetro ProcessingOutput configura um caminho no contêiner de processamento a partir do qual fazer upload dos dados e para onde no Amazon S3 fazer upload desses dados. Para ProcessingInput e ProcessingOutput, o caminho no contêiner de processamento deve começar com /opt/ml/processing/ .

Por exemplo, é possível criar um trabalho de processamento com um parâmetro ProcessingInput que faça download dos dados de s3://your-data-bucket/path/to/input/csv/data em um /opt/ml/processing/csv no contêiner de processamento e um parâmetro ProcessingOutput que faça upload dos dados de /opt/ml/processing/processed_csv para s3://your-data-bucket/path/to/output/csv/data. Seu trabalho de processamento faria a leitura dos dados de entrada e gravaria os dados de saída em /opt/ml/processing/processed_csv. Depois, faz o upload dos dados gravados nesse caminho para o local de saída do Amazon S3 especificado.

Importante

Links simbólicos (links simbólicos) não podem ser usados para carregar dados de saída no Amazon S3. Os links simbólicos não são seguidos ao fazer o upload dos dados de saída.

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