Publicado: May 20, 2021

O Amazon SageMaker Pipelines, o primeiro serviço de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para machine learning (ML), agora permite que os clientes especifiquem dependências personalizadas entre as etapas do pipeline de construção do modelo. Anteriormente, especificar a saída de uma etapa como a entrada para outra era a única opção para especificar a dependência e a ordem de execução entre as duas etapas do pipeline de construção do modelo. Agora, os clientes têm a opção de listar explicitamente as etapas que uma determinada execução de etapa precisa aguardar.

Esse novo recurso simplifica e oferece aos clientes flexibilidade adicional na orquestração das etapas do fluxo de trabalho para atender aos requisitos de construção de modelos. Esse recurso está disponível em todas as regiões onde o SageMaker Pipelines está disponível. Para saber mais, acesse nossa página de documentação.