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# Informationen zu und von Ihrem Notebook weiterleiten Schritt
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq"></a>

In den folgenden Abschnitten werden Möglichkeiten beschrieben, Informationen als Umgebungsvariablen und Parameter an Ihr Notebook zu übergeben.

## Umgebungsvariablen übergeben
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq-env-var"></a>

Übergeben Sie Umgebungsvariablen als Wörterbuch an Ihr `environment_variable` Argument`NotebookJobStep`, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

```
environment_variables = {"RATE": 0.0001, "BATCH_SIZE": 1000}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    environment_variables=environment_variables,
    ...
)
```

Sie können die Umgebungsvariablen im Notebook verwenden`os.getenv()`, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

```
# inside your notebook
import os
print(f"ParentNotebook: env_key={os.getenv('env_key')}")
```

## Parameter übergeben
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq-param"></a>

Wenn Sie Parameter an den ersten Notebook-Job-Schritt in Ihrer `NotebookJobStep` Instance übergeben, möchten Sie möglicherweise optional eine Zelle in Ihrem Jupyter-Notebook taggen, um anzugeben, wo neue Parameter oder Parameterüberschreibungen angewendet werden sollen. Anweisungen zum Markieren einer Zelle im Jupyter Notebook finden Sie unter [Parametrisieren Ihres Notebooks](notebook-auto-run-troubleshoot-override.md).

Sie übergeben Parameter über den `parameters` Parameter des Schritts Notebook Job, wie im folgenden Codeausschnitt dargestellt:

```
notebook_job_parameters = {
    "company": "Amazon",
}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    parameters=notebook_job_parameters,
    ...
)
```

In Ihrem Eingabe-Notebook werden Ihre Parameter nach der Zelle angewendet, die mit dem Tag markiert ist, `parameters` oder am Anfang des Notebookes, wenn Sie keine markierte Zelle haben.

```
# this cell is in your input notebook and is tagged with 'parameters'
# your parameters and parameter overrides are applied after this cell
company='default'
```

```
# in this cell, your parameters are applied
# prints "company is Amazon"
print(f'company is {company}')
```

## Rufen Sie Informationen aus einem vorherigen Schritt ab
<a name="create-notebook-auto-run-dag-seq-interstep"></a>

In der folgenden Diskussion wird erklärt, wie Sie Daten aus einem vorherigen Schritt extrahieren können, um sie an Ihren Notebook-Job-Schritt weiterzuleiten.

**`properties`Attribut verwenden**

Sie können die folgenden Eigenschaften mit dem `properties` Attribut des vorherigen Schritts verwenden:
+ `ComputingJobName` –Der Trainingsauftragsname
+ `ComputingJobStatus` – Der Status des Trainingsjobs
+ `NotebookJobInputLocation` –Der eingegebene Amazon-S3-Speicherort
+ `NotebookJobOutputLocationPrefix` – der Pfad zu Ihren Trainingsjob-Ausgaben, genauer gesagt: `{NotebookJobOutputLocationPrefix}/{training-job-name}/output/output.tar.gz`. mit Ausgaben
+ `InputNotebookName` – Der Name der Eingabe-Notebook-Datei
+ `OutputNotebookName` – Der Name der Ausgabe-Notebookdatei (der möglicherweise nicht im Ausgabeordner des Trainingsjobs vorhanden ist, falls der Job fehlschlägt)

Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Parameter aus dem Eigenschaftenattribut extrahiert werden.

```
notebook_job_step2 = NotebookJobStep(
    ....
    parameters={
        "step1_JobName": notebook_job_step1.properties.ComputingJobName,
        "step1_JobStatus": notebook_job_step1.properties.ComputingJobStatus,
        "step1_NotebookJobInput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobInputLocation,
        "step1_NotebookJobOutput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobOutputLocationPrefix,
    }
```

**Verwenden Sie JsonGet**

Wenn Sie andere Parameter als die zuvor genannten übergeben möchten und sich die JSON-Ausgaben Ihres vorherigen Schritts in Amazon S3 befinden, verwenden Sie `JsonGet`. `JsonGet` ist ein allgemeiner Mechanismus, mit dem Daten direkt aus JSON-Dateien in Amazon S3 extrahiert werden können.

Führen Sie die folgenden Schritte aus`JsonGet`, um JSON-Dateien in Amazon S3 mit zu extrahieren:

1. Laden Sie Ihre JSON-Datei in Amazon S3 hoch. Wenn Ihre Daten bereits auf Amazon S3 hochgeladen wurden, überspringen Sie diesen Schritt. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine JSON-Datei in Amazon S3 hochladen.

   ```
   import json
   from sagemaker.s3 import S3Uploader
   
   output = {
       "key1": "value1", 
       "key2": [0,5,10]
   }
               
   json_output = json.dumps(output)
   
   with open("notebook_job_params.json", "w") as file:
       file.write(json_output)
   
   S3Uploader.upload(
       local_path="notebook_job_params.json",
       desired_s3_uri="s3://path/to/bucket"
   )
   ```

1. Geben Sie Ihre S3-URI und den JSON-Pfad zu dem Wert an, den Sie extrahieren möchten. Im folgenden Beispiel wird ein Objekt `JsonGet` zurückgegeben, das den Index 2 des mit key `key2` (`10`) verknüpften Werts darstellt.

   ```
   NotebookJobStep(
       ....
       parameters={
           # the key job_key1 returns an object representing the value 10
           "job_key1": JsonGet(
               s3_uri=Join(on="/", values=["s3:/", ..]),
               json_path="key2[2]" # value to reference in that json file
           ), 
           "job_key2": "Amazon" 
       }
   )
   ```