Un SageMaker Pipeline est composé d'« étapes ». Vous pouvez choisir l'un des types d'étapes pris en charge de manière native pour composer un flux de travail faisant appel à diverses fonctionnalités de SageMaker (par exemple, entraînement, évaluation) ou à d'autres services AWS (par exemple EMR, Lambda). Vous pouvez également transférer votre code Python de ML existant dans le SageMaker Pipeline en utilisant le décorateur python « @step » ou en ajoutant des blocs-notes Python entiers en tant que composants du pipeline. Pour plus de détails, veuillez consulter le guide du développeur de SageMaker Pipelines.