管道步骤 - Amazon SageMaker
步骤属性步进并行度步骤之间的数据依赖关系步骤之间的自定义依赖关系一步完成自定义镜像
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

管道步骤

管道由步骤组成。这些步骤使用属性定义管道采取的操作以及各步骤之间的关系。下一页描述了步骤的类型、其属性以及它们之间的关系。

主题

步骤属性

使用该properties属性在管道中的步骤之间添加数据依赖关系。管道使用这些数据依赖关系DAG从管道定义中构造。这些属性可以作为占位符值引用，并在运行时解析。

Pi properties pelines 步骤的属性与相应 SageMaker 作业类型的Describe调用所返回的对象相匹配。对于每种作业类型，Describe 调用都会返回以下响应对象：

要在创建数据依赖关系期间查看每种步骤类型哪些属性是可引用的，请参阅 Amaz SageMaker on Python SDK 中的数据依赖关系-属性参考。

步进并行度

当一个步骤不依赖于任何其他步骤时，它会在管道执行后立即运行。但是，并行执行过多的管道步骤可能会很快耗尽可用资源。使用 ParallelismConfiguration 控制管道执行的并发步骤数。

以下示例使用 ParallelismConfiguration 将并发步骤数限制设置为 5。

pipeline.create(
    parallelism_config=ParallelismConfiguration(5),
)

步骤之间的数据依赖关系

您可以DAG通过指定步骤之间的数据关系来定义您的结构。要在步骤之间创建数据依赖关系，请将一个步骤的属性作为输入传递给管道中的另一个步骤。接收输入的步骤要等到提供输入的步骤完成运行后才会开始。

数据依赖关系使用以下格式的 JsonPath 符号。此格式遍历JSON属性文件。这意味着你可以追加任意多个 <property> 根据需要进行实例，以达到文件中所需的嵌套属性。有关 JsonPath 符号的更多信息，请参阅 JsonPath repo。

<step_name>.properties.<property>.<property>

以下内容说明了如何使用处理步骤的 ProcessingOutputConfig 属性指定 Amazon S3 存储桶。

step_process.properties.ProcessingOutputConfig.Outputs["train_data"].S3Output.S3Uri

要创建数据依赖关系，请按如下方式将存储桶传递给训练步骤。

from sagemaker.workflow.pipeline_context import PipelineSession

sklearn_train = SKLearn(..., sagemaker_session=PipelineSession())

step_train = TrainingStep(
    name="CensusTrain",
    step_args=sklearn_train.fit(inputs=TrainingInput(
        s3_data=step_process.properties.ProcessingOutputConfig.Outputs[
            "train_data"].S3Output.S3Uri
    ))
)

要在创建数据依赖关系期间查看每种步骤类型哪些属性是可引用的，请参阅 Amaz SageMaker on Python SDK 中的数据依赖关系-属性参考。

步骤之间的自定义依赖关系

当您指定数据依赖关系时，Pipelines 会提供步骤之间的数据连接。或者，一个步骤可以访问上一步的数据，而无需直接使用 Pipelines。在这种情况下，你可以创建一个自定义依赖关系，告诉 Pipelines 在另一个步骤完成运行之前不要启动一个步骤。您可以通过指定步骤的 DependsOn 属性来创建自定义依赖关系。

例如，以下内容定义了步骤 C，该步骤在步骤 A 和步骤 B 都完成运行后才开始。

{
  'Steps': [
    {'Name':'A', ...},
    {'Name':'B', ...},
    {'Name':'C', 'DependsOn': ['A', 'B']}
  ]
}

如果依赖关系会创建循环依赖关系，则管道会抛出验证异常。

以下示例创建了一个在处理步骤完成运行后开始的训练步骤。

processing_step = ProcessingStep(...)
training_step = TrainingStep(...)

training_step.add_depends_on([processing_step])

以下示例创建了一个训练步骤，该步骤要等到两个不同的处理步骤完成运行后才会开始。

processing_step_1 = ProcessingStep(...)
processing_step_2 = ProcessingStep(...)

training_step = TrainingStep(...)

training_step.add_depends_on([processing_step_1, processing_step_2])

下面提供了另一种创建自定义依赖关系的方法。

training_step.add_depends_on([processing_step_1])
training_step.add_depends_on([processing_step_2])

以下示例创建了一个训练步骤，该步骤接收来自一个处理步骤的输入，然后等待另一个处理步骤完成运行。

processing_step_1 = ProcessingStep(...)
processing_step_2 = ProcessingStep(...)

training_step = TrainingStep(
    ...,
    inputs=TrainingInput(
        s3_data=processing_step_1.properties.ProcessingOutputConfig.Outputs[
            "train_data"
        ].S3Output.S3Uri
    )

training_step.add_depends_on([processing_step_2])

以下示例说明如何检索步骤的自定义依赖关系的字符串列表。

custom_dependencies = training_step.depends_on

一步完成自定义镜像

在管道中创建步骤时，您可以使用任何可用的 SageMaker深度学习容器镜像。

您还可以在管道步骤中使用自己的容器。由于您无法从 Studio Classic 中创建图像，因此必须先使用其他方法创建图像，然后才能将其与 Pipelines 一起使用。

要在为管道创建步骤时使用自己的容器，请将图像包含URI在估算器定义中。有关将自己的容器与一起使用的更多信息 SageMaker，请参阅将 Docker 容器与一起 SageMaker使用。