張貼日期: Oct 3, 2019
現在，您可以利用 AWS Step Functions 與 Amazon SageMaker 更全面的整合，自動化端對端機器學習工作流程的執行和部署。
透過AWS Step Functions，您可以使用 AWS Glue、AWS Lambda 和 Amazon SageMaker 等 AWS 服務建立彈性的工作流程。Amazon SageMaker 協助開發人員和資料科學家快速建立、訓練和部署機器學習 (ML) 模型。現在，借助更全面的整合，Amazon SageMaker 使用者可以使用無伺服器工作流程自動化機器學習。您現在可以在 Step Functions 工作流程中調整超參數、自訂標籤任務以及將 ML 模型部署到雲端中。Step Functions 與 Amazon SageMaker 搭配使用之後，不僅能提高資料科學團隊的生產力，還可以在生產中大規模操作 ML 管道。
首先，請查看這個一鍵式範例專案，它示範如何建立訓練模型轉換工作流程和超參數調整工作流程，然後開始建立您的第一個 ML 工作流程。
如需提供 AWS Step Functions 的完整區域清單，請參閱 AWS 區域。進一步了解：
- 部署一鍵式範例專案，用於與 Amazon SageMaker 整合的 AWS Step Functions
- 閱讀 AWS Step Functions 開發人員指南中的使用 Step Functions 管理 Amazon SageMaker 任務。