如何在 SageMaker 中建置可重複的 ML 工作流程？
Amazon SageMaker Pipelines 可協助您建立從資料準備至模型部署的全自動 ML 工作流程，這樣您就可以在生產中擴展至數千個 ML 模型。您可以使用 SageMaker Python SDK 建構管道，並從 SageMaker Studio 的視覺化介面檢視、執行和稽核這些管道。SageMaker Pipelines 負責管理步驟之間的資料，封裝程式碼配方，並協調其執行，將數月的編碼時間縮短到幾小時。每次工作流程執行時，都會保留處理的資料和採取的動作的完整記錄，以便資料科學家和 ML 開發人員可以快速地對問題偵錯。