Was sind Amazon SageMaker Pipelines?
Amazon SageMaker Pipelines ist ein Serverless-Workflow-Orchestrierungsservice, der speziell für MLOps- und LLMOps-Automatisierung entwickelt wurde. Mit einer intuitiven Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche oder dem Python SDK können Sie problemlos wiederholbare durchgängige ML-Workflows erstellen, ausführen und überwachen. Amazon SageMaker Pipelines können skaliert werden, um Zehntausende von ML-Workflows gleichzeitig in der Produktion auszuführen.
Vorteile von SageMaker-Pipelines
Generative KI-Workflows erstellen, ausführen und überwachen
Erstellen und experimentieren Sie mit Variationen von Basismodell-Workflows mit einer intuitiven visuellen Drag-and-Drop-Oberfläche in Amazon SageMaker Studio. Führen Sie die Workflows manuell oder nach einem Zeitplan aus, um Ihre ML-Modelle und Inferenzendpunkte automatisch zu aktualisieren, wenn neue Daten verfügbar sind.
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ML-Workflow-Ausführungen überwachen und debuggen
Sehen Sie sich einen detaillierten Verlauf der Workflow-Struktur, Leistung und anderer Metadaten an, um ML-Aufträge zu überprüfen, die in der Vergangenheit ausgeführt wurden. Tauchen Sie tief in einzelne Komponenten des End-to-End-Workflows ein, um Auftragsfehler zu debuggen, sie im visuellen Editor oder Code zu beheben und die aktualisierte Pipeline erneut auszuführen.
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Lift-and-Shift Ihren Code für Machine Learning
Verwenden Sie jeden vorhandenen ML-Code wieder und automatisieren Sie seine Ausführung in SageMaker Pipelines mit einem einzigen Python-Decorator (@step). Führen Sie eine Kette von Python-Notebooks oder -Skripten mit den Schritttypen „Code ausführen“ und „Notebook-Auftrag“ aus.
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