Pipeline Amazon SageMaker aiuta a creare flussi di lavoro di ML completamente automatizzati, dalla preparazione dei dati fino all'implementazione dei modelli, in modo da poter gestire migliaia di modelli di ML in produzione. È possibile creare pipeline con l'SDK Python di SageMaker e visualizzarle, eseguirle e verificarle dall'interfaccia visiva di SageMaker Studio. Pipeline SageMaker si occupa di gestire i dati tra una fase e l'altra, confezionare le ricette di codice e orchestrare la loro esecuzione, riducendo i mesi di codifica a poche ore. Ogni volta che un flusso di lavoro viene eseguito, viene tenuta una registrazione completa dei dati elaborati e delle azioni intraprese in modo che i data scientist e gli sviluppatori di ML possano eseguire rapidamente il debug dei problemi.