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# Crie um trabalho de notebook com um exemplo de SDK para SageMaker AI Python
Para executar um notebook independente usando o SDK do SageMaker Python, você precisa criar uma etapa do Notebook Job, anexá-la a um pipeline e usar os utilitários fornecidos pelo Pipelines para executar seu trabalho sob demanda ou, opcionalmente, agendar um ou mais trabalhos futuros. As seções a seguir descrevem as etapas básicas para criar um trabalho de caderno sob demanda ou programado e monitorar a execução. Além disso, consulte a discussão a seguir se precisar passar parâmetros para seu trabalho de caderno ou conectar-se ao Amazon EMR em seu caderno: nesses casos, é necessária uma preparação adicional do seu caderno Jupyter. Você também pode aplicar padrões para um subconjunto dos argumentos de `NotebookJobStep`, para não precisar especificá-los toda vez que criar uma etapa de trabalho de caderno.
Para ver exemplos de cadernos que demonstram como agendar trabalhos em notebooks com o SageMaker AI Python SDK, [consulte exemplos de cadernos de tarefas em notebooks](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-pipelines/notebook-job-step).
**Topics**
+ [Etapas para criar um trabalho de caderno](#create-notebook-auto-run-overall)
+ [Visualizar seus trabalhos de caderno no painel da interface do Studio](#create-notebook-auto-run-dash)
+ [Visualizar seu gráfico de pipeline no Studio](#create-notebook-auto-run-graph)
+ [Como passar parâmetros para seu caderno](#create-notebook-auto-run-passparam)
+ [Como se conectar ao cluster do Amazon EMR em seu caderno de entrada](#create-notebook-auto-run-emr)
+ [Configurar opções padrão](#create-notebook-auto-run-intdefaults)
## Etapas para criar um trabalho de caderno
Você pode criar um trabalho de caderno que seja executado imediatamente ou de acordo com um cronograma. As instruções a seguir descrevem os dois métodos.
**Para agendar um trabalho de caderno, conclua as seguintes etapas básicas:**
1. Crie uma instância de `NotebookJobStep`. Para obter detalhes sobre os `NotebookJobStep` parâmetros, consulte [sagemaker.workflow.steps. NotebookJobStep](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/workflows/pipelines/sagemaker.workflow.pipelines.html#sagemaker.workflow.notebook_job_step.NotebookJobStep). No mínimo, você pode fornecer os seguintes argumentos, conforme mostrado no trecho de código a seguir:
**Importante**
Se você agendar o trabalho do notebook usando o SDK do SageMaker Python, só poderá especificar determinadas imagens para executar o trabalho do notebook. Para obter mais informações, consulte [Restrições de imagem para trabalhos de notebook do SageMaker AI Python SDK](notebook-auto-run-constraints.md#notebook-auto-run-constraints-image-sdk).
```
notebook_job_step = NotebookJobStep(
input_notebook=input-notebook,
image_uri=image-uri,
kernel_name=kernel-name
)
```
1. Crie um pipeline com o seu `NotebookJobStep` como uma etapa única, conforme mostrado no trecho a seguir:
```
pipeline = Pipeline(
name=pipeline-name,
steps=[notebook_job_step],
sagemaker_session=sagemaker-session,
)
```
1. Execute o pipeline sob demanda ou, opcionalmente, agende futuras execuções de pipeline. Para iniciar uma execução imediata, use o seguinte comando:
```
execution = pipeline.start(
parameters={...}
)
```
Opcionalmente, você pode programar uma única execução futura de pipeline ou várias execuções em um intervalo predeterminado. Você especifica sua programação `PipelineSchedule` e, em seguida, passa o objeto de programação para seu pipeline com `put_triggers`. Para obter mais informações sobre como programar o pipeline, consulte [Agende um pipeline com o SDK do SageMaker Python](pipeline-eventbridge.md#build-and-manage-scheduling).
O seguinte exemplo agenda seu pipeline para ser executado uma vez em 12 de dezembro de 2023, às 10:31:32 UTC.
```
my_schedule = PipelineSchedule(
name="my-schedule“,
at=datetime(year=2023, month=12, date=25, hour=10, minute=31, second=32)
)
pipeline.put_triggers(triggers=[my_schedule])
```
O seguinte exemplo agenda seu pipeline para ser executado às 10:15 UTC, na última sexta-feira de cada mês, durante os anos de 2022 e 2023. Para obter detalhes sobre o agendamento baseado em cron, consulte [Cronogramas baseado em cron](https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/UserGuide/schedule-types.html#cron-based).
```
my_schedule = PipelineSchedule(
name="my-schedule“,
cron="15 10 ? * 6L 2022-2023"
)
pipeline.put_triggers(triggers=[my_schedule])
```
1. (Opcional) Visualize suas tarefas do notebook no painel de tarefas do SageMaker notebook. Os valores que você fornece para o argumento `tags` da etapa de trabalho do caderno controlam como a interface do Studio captura e exibe o trabalho. Para obter mais informações, consulte [Visualizar seus trabalhos de caderno no painel da interface do Studio](#create-notebook-auto-run-dash).
## Visualizar seus trabalhos de caderno no painel da interface do Studio
Os trabalhos de caderno que você cria como etapas de pipeline aparecem no painel do Studio Caderno Job se você especificar determinadas tags.
**nota**
Somente trabalhos de notebook criados no Studio ou em JupyterLab ambientes locais criam definições de trabalhos. Portanto, se você criar seu trabalho no notebook com o SDK do SageMaker Python, não verá as definições do trabalho no painel Notebook Jobs. No entanto, você pode visualizar seus trabalhos de caderno conforme descrito em [Visualizar os trabalhos do caderno](view-notebook-jobs.md).
Você pode controlar quais membros da equipe podem visualizar seus trabalhos de caderno com as seguintes tags:
+ Para exibir o caderno para todos os perfis de usuário ou [espaços](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-jl-user-guide.html) em um domínio, adicione a tag de domínio com o nome do seu domínio. Um exemplo é mostrado conforme a seguir:
+ chave: `sagemaker:domain-name`, valor: `d-abcdefghij5k`
+ Para exibir o trabalho do caderno para um determinado perfil de usuário em um domínio, adicione o perfil do usuário e as tags de domínio. Um exemplo de tag de perfil de usuário é mostrado a seguir:
+ chave: `sagemaker:user-profile-name`, valor: `studio-user`
+ Para exibir o trabalho do caderno em um [espaço](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-jl-user-guide.html), adicione as tags de espaço e de domínio. Um exemplo de tag de espaço é mostrado a seguir:
+ chave: `sagemaker:shared-space-name`, valor: `my-space-name`
+ Se você não anexar nenhum domínio, perfil de usuário ou tags de espaço, a interface de usuário do Studio não mostrará o trabalho do caderno criado pela etapa de pipeline. Nesse caso, você pode visualizar o trabalho de treinamento subjacente no console do trabalho de treinamento ou pode ver o status na [lista de execuções de pipeline](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/pipelines-studio-view-execution.html).
Depois de configurar as tags necessárias para visualizar seus trabalhos no painel, consulte [Visualizar os trabalhos do caderno](view-notebook-jobs.md) para obter instruções sobre como visualizar seus trabalhos e baixar os resultados.
## Visualizar seu gráfico de pipeline no Studio
Como a etapa de trabalho do caderno faz parte de um pipeline, você pode visualizar o gráfico do pipeline (DAG) no Studio. No gráfico do pipeline, você pode visualizar o status da execução do pipeline e rastrear a linhagem. Para obter detalhes, consulte [Visualizar os detalhes de uma execução de pipeline](pipelines-studio-view-execution.md).
## Como passar parâmetros para seu caderno
Se você quiser passar parâmetros para o trabalho do seu caderno (usando o argumento `parameters` de `NotebookJobStep`), precisa preparar seu caderno de entrada para receber os parâmetros.
O executor de trabalho de caderno baseado em Papermill pesquisa uma célula Jupyter marcada com a tag `parameters` e aplica os novos parâmetros ou substituições de parâmetros imediatamente após a célula. Para obter detalhes, consulte [Parametrize seu caderno](notebook-auto-run-troubleshoot-override.md).
Depois de realizar essa etapa, passe seus parâmetros para o seu `NotebookJobStep`, conforme mostrado no seguinte exemplo:
```
notebook_job_parameters = {
"company": "Amazon"
}
notebook_job_step = NotebookJobStep(
image_uri=image-uri,
kernel_name=kernel-name,
role=role-name,
input_notebook=input-notebook,
parameters=notebook_job_parameters,
...
)
```
## Como se conectar ao cluster do Amazon EMR em seu caderno de entrada
Se você se conectar a um cluster do Amazon EMR a partir do seu caderno Jupyter no Studio, talvez seja necessário modificar ainda mais o caderno Jupyter. Veja [Conectar a um cluster do Amazon EMR a partir de seu caderno](scheduled-notebook-connect-emr.md) se você precisar realizar alguma das seguintes tarefas em seu caderno:
+ **Passe parâmetros para o comando de conexão do Amazon EMR.** O Studio usa o Papermill para executar cadernos. Nos SparkMagic kernels, os parâmetros que você passa para o comando de conexão do Amazon EMR podem não funcionar conforme o esperado devido à forma como o Papermill passa as informações. SparkMagic
+ **Transmissão de credenciais de usuário para clusters do Amazon EMR autenticados por Kerberos, LDAP ou HTTP Basic Auth**. Você precisa passar as credenciais do usuário por meio do AWS Secrets Manager.
## Configurar opções padrão
O SageMaker SDK oferece a opção de definir padrões para um subconjunto de parâmetros para que você não precise especificar esses parâmetros toda vez que criar uma instância. `NotebookJobStep` Os parâmetros são `role`, `s3_root_uri`, `s3_kms_key`, `volume_kms_key`, `subnets` e `security_group_ids`. Use o arquivo de configuração do SageMaker AI para definir os padrões para a etapa. Para obter informações sobre o arquivo de configuração do SageMaker AI, consulte [Como configurar e usar padrões com o SDK do Python SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#configuring-and-using-defaults-with-the-sagemaker-python-sdk). .
Para configurar os padrões de trabalho do caderno, aplique seus novos padrões na seção de trabalho do caderno do arquivo de configuração, conforme mostrado no trecho a seguir:
```
SageMaker:
PythonSDK:
Modules:
NotebookJob:
RoleArn: 'arn:aws:iam::555555555555:role/IMRole'
S3RootUri: 's3://amzn-s3-demo-bucket/my-project'
S3KmsKeyId: 's3kmskeyid'
VolumeKmsKeyId: 'volumekmskeyid1'
VpcConfig:
SecurityGroupIds:
- 'sg123'
Subnets:
- 'subnet-1234'
```