是。適用於 Kubeflow Pipeline 的 Amazon SageMaker 元件是開放原始碼外掛程式，可讓您使用 Kubeflow Pipelines 定義 ML 工作流程，以及透過 SageMaker 進行資料標記、訓練和推論步驟。Kubeflow Pipelines 是 Kubeflow 的附加元件，可用來建置和部署可攜式和可擴展的完整 ML 管道。不過，使用 Kubeflow Pipeline 時，ML 營運團隊需要管理含有 CPU 和 GPU 執行個體的 Kubernetes 叢集，並始終維持高使用率以降低營運成本。在資料科學團隊中最大限度地使用叢集是一項挑戰，並會增加 ML 營運團隊的額外營運開銷。作為 ML 優化 Kubernetes 叢集的替代方案，您可以透過適用於 Kubeflow Pipeline 的 SageMaker 元件，利用 SageMaker 的強大功能，例如資料標記、全受管大規模超參數調整和分散式訓練任務、一鍵式安全和可擴展的模型部署，以及使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Spot 執行個體進行經濟實惠的訓練，無需特別設定和管理 Kubernetes 叢集來執行 ML 任務。