Limites - Amazon SageMaker AI
Limites des arguments de fonctionImportations de fonctionsRéférencer les membres enfants de la valeur de retour de la fonctionFonctionnalités de pipeline existantes qui ne sont pas prises en charge

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Limites

Les sections suivantes décrivent les limites dont vous devez tenir compte lorsque vous utilisez le @step décorateur pour les étapes de votre pipeline.

Limites des arguments de fonction

Lorsque vous transmettez un argument d'entrée à la fonction @step -decorated, les limites suivantes s'appliquent :

  • Vous pouvez transmettre lesDelayedReturn, Properties (des étapes d'autres types) et Parameter les ExecutionVariable objets aux fonctions @step décorées en tant qu'arguments. Mais les fonctions @step -decorated ne supportent pas les Join objets JsonGet en tant qu'arguments.

  • Vous ne pouvez pas accéder directement à une variable de pipeline à partir d'une @step fonction. L'exemple suivant génère une erreur :

    param = ParameterInteger(name="<parameter-name>", default_value=10)

@step
def func():
    print(param)

func() # this raises a SerializationError

  • Vous ne pouvez pas imbriquer une variable de pipeline dans un autre objet et la transmettre à une @step fonction. L'exemple suivant génère une erreur :

    param = ParameterInteger(name="<parameter-name>", default_value=10)

@step
def func(arg):
    print(arg)

func(arg=(param,)) # this raises a SerializationError because param is nested in a tuple

  • Les entrées et sorties d'une fonction étant sérialisées, le type de données pouvant être transmises en entrée ou en sortie d'une fonction est soumis à des restrictions. Consultez la section Sérialisation et désérialisation des données Invoquer une fonction distante pour plus de détails. Les mêmes restrictions s'appliquent aux fonctions @step décorées.

  • Tout objet doté d'un client boto ne peut pas être sérialisé. Vous ne pouvez donc pas transmettre de tels objets en entrée ou en sortie à partir d'une fonction décorée@step. Par exemple, les classes clientes du SDK SageMaker Python telles que EstimatorPredictor, et ne Processor peuvent pas être sérialisées.

Importations de fonctions

Vous devez importer les bibliothèques requises par l'étape à l'intérieur plutôt qu'à l'extérieur de la fonction. Si vous les importez à l'échelle mondiale, vous risquez une collision lors de la sérialisation de la fonction. Par exemple, sklearn.pipeline.Pipeline pourrait être remplacé par. sagemaker.workflow.pipeline.Pipeline

Référencer les membres enfants de la valeur de retour de la fonction

Si vous faites référence à des membres enfants de la valeur de retour d'une fonction @step décorée, les limites suivantes s'appliquent :

  • Vous pouvez faire référence aux membres enfants [] si l'DelayedReturnobjet représente un tuple, une liste ou un dict, comme indiqué dans l'exemple suivant :

    delayed_return[0]
delayed_return["a_key"]
delayed_return[1]["a_key"]

  • Vous ne pouvez pas déballer une sortie de tuple ou de liste car la longueur exacte du tuple ou de la liste sous-jacent ne peut pas être connue lorsque vous appelez la fonction. L'exemple suivant génère une erreur :

    a, b, c = func() # this raises ValueError

  • Vous ne pouvez pas itérer sur un DelayedReturn objet. L'exemple suivant génère une erreur :

    for item in func(): # this raises a NotImplementedError

  • Vous ne pouvez pas faire référence à des membres enfants arbitraires avec . « ». L'exemple suivant génère une erreur :

    delayed_return.a_child # raises AttributeError

Fonctionnalités de pipeline existantes qui ne sont pas prises en charge

Vous ne pouvez pas utiliser le @step décorateur avec les fonctionnalités de pipeline suivantes :