Veröffentlicht am: May 20, 2021
Amazon SageMaker Pipelines, der erste speziell entwickelte Service für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für Machine Learning (ML), ermöglicht es Kunden jetzt, benutzerdefinierte Abhängigkeiten zwischen den Schritten der Modellierungspipeline festzulegen. Bisher war die Angabe der Ausgabe eines Schritts als Eingabe für einen anderen die einzige Möglichkeit, um die Abhängigkeit und die Ausführungsreihenfolge zwischen den beiden Schritten der Modellierungspipeline festzulegen. Jetzt haben Kunden die Möglichkeit, die Schritte, auf die eine bestimmte Schrittausführung warten muss, explizit aufzulisten.
Diese neue Funktion vereinfacht und bietet Kunden zusätzliche Flexibilität bei der Orchestrierung der Schritte des Workflows zur Anpassung an ihre Modellbauanforderungen. Dieses Feature ist in allen Regionen verfügbar, in denen Sagemaker-Pipelines verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Dokumentationsseite.