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# Passaggio dei dati tra le fasi
<a name="build-and-manage-propertyfile"></a>

Quando crei pipeline con Amazon SageMaker Pipelines, potresti dover passare i dati da una fase all'altra. Ad esempio, potresti voler utilizzare gli artefatti del modello generati da una fase di addestramento come input per una fase di valutazione o implementazione del modello. Puoi utilizzare questa funzionalità per creare fasi della pipeline interdipendenti e flussi di lavoro di ML.

Quando devi recuperare informazioni dall’output di una fase della pipeline, puoi utilizzare `JsonGet`. `JsonGet` ti aiuta a estrarre informazioni da Amazon S3 o dai file delle proprietà. Le sezioni seguenti spiegano i metodi con cui estrarre gli output delle fasi con `JsonGet`.

## Passaggio dei dati tra le fasi con Amazon S3
<a name="build-and-manage-propertyfile-s3"></a>

Puoi utilizzare `JsonGet` in `ConditionStep` per recuperare l’output JSON direttamente da Amazon S3. L’URI di Amazon S3 può essere una funzione `Std:Join` che contiene stringhe primitive, variabili di esecuzione della pipeline o parametri della pipeline. L’esempio seguente mostra come utilizzare `JsonGet` in `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
)
```

Se utilizzi `JsonGet` con un percorso Amazon S3 nella fase di condizione, devi aggiungere esplicitamente una dipendenza tra la fase di condizione e la fase che genera l’output JSON. Nell’esempio seguente, la fase di condizione viene creata con una dipendenza dalla fase di elaborazione:

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

## Passaggio dei dati tra le fasi con file delle proprietà
<a name="build-and-manage-propertyfile-property"></a>

Utilizza i file di proprietà per archiviare informazioni dall'output di una fase di elaborazione. Ciò è particolarmente utile quando si analizzano i risultati di una fase di elaborazione per decidere come eseguire una fase condizionale. La `JsonGet` funzione elabora un file di proprietà e consente di utilizzare la JsonPath notazione per interrogare il file JSON della proprietà. [Per ulteriori informazioni sulla JsonPath notazione, consulta il repository. JsonPath ](https://github.com/json-path/JsonPath)

Per archiviare un file di proprietà per un uso successivo, devi prima creare un'istanza `PropertyFile` con il seguente formato. Il parametro `path` è il nome del file JSON in cui viene salvato il file di proprietà. Qualsiasi `output_name` deve corrispondere al `output_name` del `ProcessingOutput` definito nella fase di elaborazione. Ciò consente al file di proprietà di acquisire `ProcessingOutput` durante la fase.

```
from sagemaker.workflow.properties import PropertyFile

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

Quando crei l'`ProcessingStep`istanza, aggiungi il `property_files` parametro per elencare tutti i file di parametri che il servizio Amazon SageMaker Pipelines deve indicizzare. In questo modo il file di proprietà viene salvato per un uso successivo.

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

Per utilizzare il file di proprietà in una fase condizionale, aggiungi `property_file` alla condizione che passi alla fase condizionale, come illustrato nell'esempio seguente, per eseguire query sul file JSON per la proprietà desiderata utilizzando il parametro `json_path`.

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

Per esempi più approfonditi, consulta *[Property File](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_model_building_pipeline.html#property-file)* nell'SDK [Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).