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파이프라인 작업
Amazon SageMaker Pipelines Python SDK 또는 Amazon SageMaker Studio의 drag-and-drop 시각적 디자이너를 사용하여 ML 워크플로를 작성, 보기, 편집, 실행 및 모니터링할 수 있습니다.
다음 스크린샷은 Amazon SageMaker Pipelines을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 시각적 디자이너를 보여줍니다.
파이프라인이 배포된 후에는 파이프라인에 대한 지시된 비순환 그래프(DAG)를 보고 Amazon SageMaker Studio를 사용하여 실행을 관리할 수 있습니다. SageMaker Studio를 사용하면 현재 및 과거 파이프라인에 대한 정보를 얻고, 실행을 비교하고, 실행에 DAG 대한 를 참조하고, 메타데이터 정보를 얻는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Studio에서 파이프라인을 보는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요파이프라인 세부 정보 보기.
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