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# 파이프라인 파라미터
<a name="build-and-manage-parameters"></a>

파라미터를 사용하여 파이프라인 정의에 변수를 도입할 수 있습니다. 파이프라인 정의 전체에서 정의한 파라미터를 참조할 수 있습니다. 파라미터에는 기본값이 있으며, 파이프라인 실행을 시작할 때 파라미터 값을 지정하여 기본값을 재정의할 수 있습니다. 기본값은 파라미터 유형과 일치하는 인스턴스여야 합니다.단계 정의에 사용되는 모든 파라미터는 파이프라인 정의에 정의되어야 합니다. 이 주제에서는 정의할 수 있는 파라미터와 이를 구현하는 방법을 설명합니다.

Amazon SageMaker Pipelines은 다음과 같은 파라미터 유형을 지원합니다.
+  `ParameterString` - 문자열 파라미터를 나타냅니다.
+  `ParameterInteger` - 정수 파라미터를 나타냅니다.
+  `ParameterFloat` - 플로트 파라미터를 나타냅니다.
+  `ParameterBoolean` - 부울 Python 형식을 나타냅니다.

파라미터의 형식은 다음과 같습니다.

```
{{<parameter>}} = {{<parameter_type>}}(
    name="{{<parameter_name>}}",
    default_value={{<default_value>}}
)
```

다음 예제에서는 예제 파라미터 구현을 보여 줍니다.

```
from sagemaker.workflow.parameters import (
    ParameterInteger,
    ParameterString,
    ParameterFloat,
    ParameterBoolean
)

processing_instance_count = ParameterInteger(
    name="ProcessingInstanceCount",
    default_value=1
)
```

다음 예제와 같이 파이프라인을 생성할 때 파라미터를 전달합니다.

```
pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[
        processing_instance_count
    ],
    steps=[step_process]
)
```

다음 예제와 같이 기본값과 다른 파라미터 값을 파이프라인 실행에 전달할 수도 있습니다.

```
execution = pipeline.start(
    parameters=dict(
        ProcessingInstanceCount="2",
        ModelApprovalStatus="Approved"
    )
)
```

`[ sagemaker.workflow.functions.Join](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/workflows/pipelines/sagemaker.workflow.pipelines.html#sagemaker.workflow.functions.Join)`와 같은 SageMaker Python SDK 함수를 사용하여 파라미터를 조작할 수 있습니다. 파라미터에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Pipelines 파라미터](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/workflows/pipelines/sagemaker.workflow.pipelines.html#parameters)를 참조하세요.

Pipelines 파라미터의 알려진 제한 사항은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 *[Limitations - Parameterization](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_model_building_pipeline.html#parameterization)*을 참조하세요.