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# Feature Store Feature Processor remote ausführen
<a name="feature-store-feature-processor-execute-remotely"></a>

Um Ihre Feature-Prozessoren auf großen Datensätzen auszuführen, für die Hardware erforderlich ist, die leistungsfähiger ist als die lokal verfügbare, können Sie Ihren Code mit dem `@remote` Decorator dekorieren, um Ihren lokalen Python-Code als verteilten SageMaker Trainingsjob mit einem oder mehreren Knoten auszuführen. Weitere Informationen zur Ausführung Ihres Codes als SageMaker Trainingsjob finden Sie unter. [Führen Sie Ihren lokalen Code als SageMaker Trainingsjob aus](train-remote-decorator.md) 

Im Folgenden finden Sie ein Anwendungsbeispiel für den `@remote` Decorator zusammen mit dem `@feature_processor` Decorator.

```
from sagemaker.remote_function.spark_config import SparkConfig
from sagemaker.remote_function import remote
from sagemaker.feature_store.feature_processor import CSVDataSource, feature_processor

CSV_DATA_SOURCE = CSVDataSource('s3://bucket/prefix-to-csv/')
OUTPUT_FG = 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:feature-group/feature-group'

@remote(
    spark_config=SparkConfig(), 
    instance_type="ml.m5.2xlarge",
    dependencies="/local/requirements.txt"
)
@feature_processor(
    inputs=[CSV_DATA_SOURCE], 
    output=OUTPUT_FG,
)
def transform(csv_input_df):
   return csv_input_df
   
transform()
```

Der `spark_config` Parameter gibt an, dass der Remote-Job als Spark-Anwendung ausgeführt wird. Die `SparkConfig` Instanz kann verwendet werden, um die Spark-Konfiguration zu konfigurieren und zusätzliche Abhängigkeiten für die Spark-Anwendung bereitzustellen, z. B. Python-Dateien JARs, und -Dateien.

Für schnellere Iterationen bei der Entwicklung Ihres Feature-Verarbeitungscodes können Sie das `keep_alive_period_in_seconds` Argument im `@remote` Decorator angeben, um die konfigurierten Ressourcen für nachfolgende Trainingsaufgaben in einem warmen Pool aufzubewahren. Weitere Informationen über warme Pools finden Sie unter `[KeepAlivePeriodInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceConfig.html#sagemaker-Type-ResourceConfig-KeepAlivePeriodInSeconds)` im API Reference Guide.

Im Folgenden Code sehen Sie ein Beispiel für eine lokale `requirements.txt:`

```
sagemaker>=2.167.0
```

Dadurch wird die entsprechende SageMaker SDK-Version im Remote-Job installiert, die für die Ausführung der Methode mit den Anmerkungen von `@feature-processor` erforderlich ist.