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# Attributi chiave della cache predefiniti per tipo di fase della pipeline
<a name="pipelines-default-keys"></a>

Quando decide se riutilizzare una fase della pipeline precedente o rieseguire la fase, Pipelines verifica se alcuni attributi sono stati modificati. Se il set di attributi è diverso da tutte le esecuzioni precedenti nel periodo di timeout, la fase viene eseguita nuovamente. Questi attributi includono artefatti di input, specifiche di app o algoritmi e variabili di ambiente. L'elenco seguente mostra ogni tipo di fase della pipeline e gli attributi che, se modificati, avviano una nuova esecuzione della fase. Per ulteriori informazioni su quali parametri Python SDK vengono utilizzati per creare i seguenti attributi, consulta [Caching Configuration nella](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_model_building_pipeline.html#caching-configuration) documentazione di Amazon SageMaker Python SDK.

## [Fase di elaborazione](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateProcessingJob.html)
<a name="collapsible-caching-section-1"></a>
+ AppSpecification
+ Ambiente
+ ProcessingInputs. Questo attributo contiene informazioni sullo script di preelaborazione.

  

## [Fase di addestramento](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html)
<a name="collapsible-caching-section-2"></a>
+ AlgorithmSpecification
+ CheckpointConfig
+ DebugHookConfig
+ DebugRuleConfigurations
+ Ambiente
+ HyperParameters
+ InputDataConfig. Questo attributo contiene informazioni sullo script di addestramento.

  

## [Fase di ottimizzazione](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html)
<a name="collapsible-caching-section-3"></a>
+ HyperParameterTuningJobConfig
+ TrainingJobDefinition. Questo attributo è composto da più attributi secondari, non tutti i quali causano la riesecuzione del passaggio. Gli attributi figlio che potrebbero comportare una riesecuzione (se modificati) sono:
  + AlgorithmSpecification
  + HyperParameterRanges
  + InputDataConfig
  + StaticHyperParameters
  + TuningObjective
+ TrainingJobDefinitions

  

## [Fase AutoML](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_AutoMLJobConfig.html)
<a name="collapsible-caching-section-4"></a>
+ MLJobConfig automatico. Questo attributo è composto da più attributi figlio, non tutti i quali determinano la riesecuzione della fase. Gli attributi figlio che potrebbero comportare una riesecuzione (se modificati) sono:
  + CompletionCriteria
  + CandidateGenerationConfig
  + DataSplitConfig
  + Modalità
+ Obiettivo automatico MLJob
+ InputDataConfig
+ ProblemType

  

## [Fase di trasformazione](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html)
<a name="collapsible-caching-section-5"></a>
+ DataProcessing
+ Ambiente
+ ModelName
+ TransformInput

  

## [ClarifyCheck passo](build-and-manage-steps-types.md#step-type-clarify-check)
<a name="collapsible-caching-section-6"></a>
+ ClarifyCheckConfig
+ CheckJobConfig
+ SkipCheck
+ RegisterNewBaseline
+ ModelPackageGroupName
+ SuppliedBaselineConstraints

  

## [QualityCheck passaggio](build-and-manage-steps-types.md#step-type-quality-check)
<a name="collapsible-caching-section-7"></a>
+ QualityCheckConfig
+ CheckJobConfig
+ SkipCheck
+ RegisterNewBaseline
+ ModelPackageGroupName
+ SuppliedBaselineConstraints
+ SuppliedBaselineStatistics

  

## [Fase EMR](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/build-and-manage-steps.html#step-type-emr)
<a name="collapsible-caching-section-8"></a>
+ ClusterId
+ StepConfig