Pipelines
Amazon SageMaker Pipelines 是一种专门为机器学习 (ML) 开发自动化而设计的工作流编排服务。
与其他 AWS 工作流程产品相比，管道具有以下优势：
无服务器基础架构的自动扩缩 您无需管理运行 Pipelines 的基础编排基础架构，从而可以专注于核心 ML 任务。SageMaker AI 可根据您的机器学习工作负载需求，自动预调配、扩展和关闭管道编排计算资源。
直观的用户体验可通过所选界面创建和管理管道：可视化编辑器、SDK、API 或 JSON。您可以在 Amazon SageMaker Studio 可视化界面上拖放各种 ML 步骤，以创建您的管道。下面的截图显示了 Studio 管道可视化编辑器。
如果您喜欢以编程方式管理您的 ML 工作流程，SageMaker Python SDK 可提供高级编排功能。有关更多信息，请参阅 SageMaker Python SDK 文档中的 Amazon SageMaker Pipelines
AWS集成管道与 SageMaker AI 的所有功能和其他 AWS 服务无缝集成，实现数据处理、模型训练、微调、评估、部署和监控作业的自动化。您可以将 SageMaker AI 功能集成到您的管道中，并使用深层链接在管道间导航，以大规模创建、监控和调试您的机器学习工作流。
降低成本。使用 Pipelines，您只需为 SageMaker Studio 环境和由 Pipelines 编排的基础作业（例如，SageMaker Training、SageMaker Processing、SageMaker AI Inference 和 Amazon S3 数据存储）付费。
可审计性和任务流水线追踪功能：有了 Pipelines，您可以使用内置的版本控制功能来跟踪管道更新与执行的历史记录。Amazon SageMaker ML 任务流水线追踪功能可帮助您分析端到端 ML 开发生命周期中的数据来源和数据用户。
