本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 笔记本作业工作流程
<a name="create-notebook-auto-run-dag"></a>

由于笔记本作业运行的是自定义代码，因此您可以创建一个包含一个或多个笔记本作业步骤的管道。智能语言工作流程通常包含多个步骤，例如预处理数据的处理步骤、建立模型的训练步骤以及模型评测步骤等等。笔记本作业的一个可能用途是处理预处理：您可能有一个笔记本来执行数据转换或摄取，一个 EMR 步骤来执行数据清理，而另一个笔记本作业则在启动训练步骤之前对输入进行功能化处理。笔记本作业可能需要管道中先前步骤的信息或用户指定的自定义信息，作为输入笔记本的参数。有关如何向笔记本传递环境变量和参数以及从先前步骤获取信息的示例，请参阅 [笔记本步骤之间的信息传递](create-notebook-auto-run-dag-seq.md)。

在另一种使用情况下，您的一个笔记本作业可能会调用另一个笔记本，以便在笔记本运行期间执行某些任务 - 在这种情况下，您需要在笔记本作业步骤中将这些来源笔记本指定为依赖项。有关如何调用其他笔记本的信息，请参阅 [在笔记本作业中调用另一个笔记本](create-notebook-auto-run-dag-call.md)。

要查看演示如何使用 SageMaker AI Python SDK 安排笔记本作业的示例笔记本，请参阅[笔记本作业示例笔记本](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-pipelines/notebook-job-step)。