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# Passe dados entre etapas
<a name="build-and-manage-propertyfile"></a>

Ao criar pipelines com o Amazon SageMaker Pipelines, talvez seja necessário passar dados de uma etapa para a outra. Por exemplo, talvez você queira usar os artefatos do modelo gerados por uma etapa de treinamento como entrada para uma etapa de avaliação ou implantação de modelo. Você pode usar essa funcionalidade para criar etapas de pipeline interdependentes e construir seus fluxos de trabalho de ML.

Quando precisar recuperar informações da saída de uma etapa de pipeline, você pode usar `JsonGet`. `JsonGet` ajuda você a extrair informações do Amazon S3 ou de arquivos de propriedades. As seções a seguir explicam os métodos que você pode usar para extrair as saídas das etapas `JsonGet`.

## Transmita dados entre etapas com o Amazon S3
<a name="build-and-manage-propertyfile-s3"></a>

Você pode usar `JsonGet` em um `ConditionStep` para obter a saída JSON diretamente do Amazon S3. O URI do Amazon S3 pode ser uma função `Std:Join` contendo strings primitivas, variáveis de execução de pipeline ou parâmetros de pipeline. O exemplo a seguir mostra como você pode usar `JsonGet` em um `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 você estiver usando `JsonGet` com um caminho do Amazon S3 na etapa de condição, deverá adicionar explicitamente uma dependência entre a etapa de condição e a etapa que gera a saída JSON. No seguinte exemplo, a etapa de condição é criada com uma dependência da etapa de processamento:

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

## Passe dados entre etapas com arquivos de propriedades
<a name="build-and-manage-propertyfile-property"></a>

Use arquivos de propriedades para armazenar informações da saída de uma etapa de processamento. Isso é particularmente útil ao analisar os resultados de uma etapa de processamento para decidir como uma etapa condicional deve ser executada. A `JsonGet` função processa um arquivo de propriedades e permite que você use a JsonPath notação para consultar o arquivo JSON da propriedade. Para obter mais informações sobre JsonPath notação, consulte o [JsonPath repositório](https://github.com/json-path/JsonPath).

Para armazenar um arquivo de propriedades para uso posterior, primeiro você deve criar uma instância `PropertyFile` com o formato a seguir. O parâmetro `path` é o nome do arquivo JSON no qual o arquivo de propriedades é salvo. Qualquer um `output_name` deve corresponder ao `output_name` do `ProcessingOutput` que você define em sua etapa de processamento. Isso permite que o arquivo de propriedades capture o `ProcessingOutput` na etapa.

```
from sagemaker.workflow.properties import PropertyFile

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

Ao criar sua `ProcessingStep` instância, adicione o `property_files` parâmetro para listar todos os arquivos de parâmetros que o serviço Amazon SageMaker Pipelines deve indexar. Isso salva o arquivo de propriedades para uso posterior.

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

Para usar seu arquivo de propriedade em uma etapa de condição, adicione a `property_file` à condição que você passa para sua etapa de condição, conforme mostrado no exemplo a seguir, para consultar o arquivo JSON da propriedade desejada usando o parâmetro `json_path`.

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

Para exemplos mais detalhados, consulte *[Arquivo de propriedades no SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_model_building_pipeline.html#property-file)* do [Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).