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# ノートブックジョブのワークフロー
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ノートブックジョブはカスタムコードを実行するため、単一または複数のノートブックジョブステップを含むパイプラインを作成できます。ML ワークフローには、多くの場合、データの前処理を実行する処理ステップ、モデルを構築するトレーニングステップ、モデル評価ステップなど、複数のステップが含まれます。ノートブックジョブの使用法の 1 つに、前処理の処理が挙げられます。データ変換または取り込みを実行するノートブック、データクリーニングを実行する EMR ステップ、トレーニングステップを開始する前に入力の特徴量化を実行する別のノートブックジョブがある場合があります。ノートブックジョブでは、パイプラインの前のステップからの情報や、入力ノートブックのパラメータとしてユーザー指定のカスタマイズからの情報が必要になる場合があります。環境変数とパラメータをノートブックに渡し、前のステップから情報を取得する方法の例については、「[ノートブックステップとの間で情報を受け渡しする](create-notebook-auto-run-dag-seq.md)」を参照してください。

別のユースケースでは、ノートブックジョブの 1 つが別のノートブックを呼び出して、ノートブックの実行中にいくつかのタスクを実行する場合があります。このようなシナリオでは、これらのソースノートブックをノートブックジョブステップの依存関係として指定する必要があります。別のノートブックを呼び出す方法の詳細については、「[ノートブックジョブで別のノートブックを呼び出す](create-notebook-auto-run-dag-call.md)」を参照してください。

SageMaker AI Python SDK を使用してノートブックジョブをスケジュールする方法を説明するサンプルノートブックを表示するには、「[ノートブックジョブのサンプルノートブック](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-pipelines/notebook-job-step)」を参照してください。