Amazon SageMaker Unified Studio¶

Amazon SageMaker Unified Studio 是一种统一的开发体验，它汇集了 AWS 的数据、分析、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务。它提供了一个从单个界面构建、部署、执行和监控端到端工作流程的地方。这有助于促进团队间的协作，并促进敏捷开发。

Airflow 提供了操作符，用于在 SageMaker Unified Studio 工作流程中编排 Notebook、Querybook 和可视化 ETL 作业。

先决条件任务¶

要使用这些操作符，您必须完成以下几项任务

按照 AWS 文档中的说明，创建 SageMaker Unified Studio 域和项目。

在您的项目中： * 导航到“计算 > 工作流程环境”选项卡，然后单击“创建”以创建新的 MWAA 环境。 * 创建一个 Notebook、Querybook 或可视化 ETL 作业并将其保存到您的项目中。

操作符¶

创建 Amazon SageMaker Unified Studio 工作流程¶

要创建 Amazon SageMaker Unified Studio 工作流程来编排您的 Notebook、Querybook 和可视化 ETL 运行，您可以使用 SageMakerNotebookOperator。

tests/system/amazon/aws/example_sagemaker_unified_studio.py

notebook_path = "test_notebook.ipynb"  # This should be the path to your .ipynb, .sqlnb, or .vetl file in your project.

run_notebook = SageMakerNotebookOperator(
    task_id="run-notebook",
    input_config={"input_path": notebook_path, "input_params": {}},
    output_config={"output_formats": ["NOTEBOOK"]},  # optional
    compute={
        "instance_type": "ml.m5.large",
        "volume_size_in_gb": 30,
    },  # optional
    termination_condition={"max_runtime_in_seconds": 600},  # optional
    tags={},  # optional
    wait_for_completion=True,  # optional
    waiter_delay=5,  # optional
    deferrable=False,  # optional
    executor_config={  # optional
        "overrides": {"containerOverrides": {"environment": mock_mwaa_environment_params}}
    },
)

参考¶

什么是 Amazon SageMaker Unified Studio