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Lift-and-shift 具有 @step 裝飾程式的 Python 程式碼
@step 裝飾器是將本機機器學習 （ML） 程式碼轉換為一或多個管道步驟的功能。您可以像撰寫任何 ML 專案一樣撰寫 ML 函數。一旦在本機進行測試或使用@remote裝飾器作為訓練任務，您可以透過新增@step裝飾器將函數轉換為 SageMaker 管道步驟。然後，您可以將 @step裝飾函數呼叫的輸出作為建立和執行管道的步驟傳遞至管道。您還可以將一系列函數與@step裝飾器串連，以建立多步驟導向非循環圖形 （DAG） 管道。
使用@step裝飾器的設定與使用@remote裝飾器的設定相同。您可以參閱遠端函數文件，了解如何設定環境和使用組態檔案來設定預設值的詳細資訊。如需@step裝飾器的詳細資訊，請參閱 sagemaker.workflow.function_step.step。
若要檢視示範使用@step裝飾器的範例筆記本，請參閱 @step 裝飾器範例筆記本
下列各節說明如何使用@step裝飾工具註釋本機 ML 程式碼，以建立步驟、使用步驟建立和執行管道，以及自訂使用案例的體驗。
