Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Lulus Data Antar Langkah
<a name="build-and-manage-propertyfile"></a>

Saat membangun jaringan pipa dengan Amazon SageMaker Pipelines, Anda mungkin perlu meneruskan data dari satu langkah ke langkah berikutnya. Misalnya, Anda mungkin ingin menggunakan artefak model yang dihasilkan oleh langkah pelatihan sebagai masukan ke evaluasi model atau langkah penerapan. Anda dapat menggunakan fungsionalitas ini untuk membuat langkah pipeline yang saling bergantung dan membangun alur kerja ML Anda.

Ketika Anda perlu mengambil informasi dari output dari langkah pipa, Anda dapat menggunakannya`JsonGet`. `JsonGet`membantu Anda mengekstrak informasi dari Amazon S3 atau file properti. Bagian berikut menjelaskan metode yang dapat Anda gunakan untuk mengekstrak output langkah dengan`JsonGet`.

## Lulus data antar langkah dengan Amazon S3
<a name="build-and-manage-propertyfile-s3"></a>

Anda dapat menggunakan `JsonGet` dalam `ConditionStep` untuk mengambil output JSON langsung dari Amazon S3. URI Amazon S3 dapat berupa `Std:Join` fungsi yang berisi string primitif, variabel pipeline run, atau parameter pipeline. Contoh berikut menunjukkan bagaimana Anda dapat menggunakan `JsonGet` dalam`ConditionStep`:

```
# Example json file in s3 bucket generated by a processing_step
{
   "Output": [5, 10]
}

cond_lte = ConditionLessThanOrEqualTo(
    left=JsonGet(
        step_name="<step-name>",
        s3_uri="<s3-path-to-json>",
        json_path="Output[1]"
    ),
    right=6.0
)
```

Jika Anda menggunakan `JsonGet` jalur Amazon S3 di langkah kondisi, Anda harus secara eksplisit menambahkan ketergantungan antara langkah kondisi dan langkah yang menghasilkan output JSON. Dalam contoh berikut, langkah kondisi dibuat dengan ketergantungan pada langkah pemrosesan:

```
cond_step = ConditionStep(
        name="<step-name>",
        conditions=[cond_lte],
        if_steps=[fail_step],
        else_steps=[register_model_step],
        depends_on=[processing_step],
)
```

## Lulus data antar langkah dengan file properti
<a name="build-and-manage-propertyfile-property"></a>

Gunakan file properti untuk menyimpan informasi dari output dari langkah pemrosesan. Ini sangat berguna ketika menganalisis hasil dari langkah pemrosesan untuk memutuskan bagaimana langkah bersyarat harus dijalankan. `JsonGet`Fungsi memproses file properti dan memungkinkan Anda untuk menggunakan JsonPath notasi untuk query file JSON properti. Untuk informasi lebih lanjut tentang JsonPath notasi, lihat [JsonPath repo](https://github.com/json-path/JsonPath).

Untuk menyimpan file properti untuk digunakan nanti, Anda harus terlebih dahulu membuat `PropertyFile` instance dengan format berikut. `path`Parameter adalah nama file JSON tempat file properti disimpan. Setiap `output_name` harus cocok dengan `output_name` `ProcessingOutput` yang Anda tentukan dalam langkah pemrosesan Anda. Hal ini memungkinkan file properti untuk menangkap `ProcessingOutput` dalam langkah.

```
from sagemaker.workflow.properties import PropertyFile

<property_file_instance> = PropertyFile(
    name="<property_file_name>",
    output_name="<processingoutput_output_name>",
    path="<path_to_json_file>"
)
```

Saat membuat `ProcessingStep` instance, tambahkan `property_files` parameter untuk mencantumkan semua file parameter yang harus diindeks oleh layanan Amazon SageMaker Pipelines. Ini menyimpan file properti untuk digunakan nanti.

```
property_files=[<property_file_instance>]
```

Untuk menggunakan file properti Anda dalam langkah kondisi, tambahkan `property_file` ke kondisi yang Anda teruskan ke langkah kondisi Anda seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut untuk menanyakan file JSON untuk properti yang Anda inginkan menggunakan `json_path` parameter.

```
cond_lte = ConditionLessThanOrEqualTo(
    left=JsonGet(
        step_name=step_eval.name,
        property_file=<property_file_instance>,
        json_path="mse"
    ),
    right=6.0
)
```

Untuk contoh lebih mendalam, lihat *[File properti](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_model_building_pipeline.html#property-file)* di [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).