什麼是 Amazon SageMaker Pipelines？
Amazon SageMaker Pipelines 是專門建置的工作流程協同運作服務，可自動化機器學習 (ML) 的所有階段，從資料預先處理到模型監控。使用直覺式 UI 和 Python SDK，您可以大規模管理可重複的端對端 ML 管道。與多個 AWS 服務的原生整合可讓您根據您的 MLOPS 要求自訂 ML 生命週期。
SageMaker Pipelines 的優勢
撰寫、重複使用和排程 ML 工作流程
使用易於使用的 Amazon SageMaker Python SDK 建立 ML 工作流程，然後使用 Amazon SageMaker Studio 將其視覺化。透過重複使用 SageMaker Pipelines 中的工作流程步驟，您可以提高效率並加快擴展速度。使用 SageMaker 專案範本快速開始使用，以自動建置、測試、註冊和部署模型。
搬遷機器學習程式碼
在 Amazon SageMaker 中新增一行程式碼 (@step python decorator) 或執行整個筆記本，將任何 ML Python 程式碼轉換為可重複的工作流程。Python 註釋和新的筆記本步驟可讓您整合其他 AWS 服務，實現全面的端對端 ML 工作流程，以提供可擴展性。
自動追蹤模型
Amazon SageMaker Pipelines 會記錄工作流程的每一步，建立模型元件的稽核追蹤，例如訓練資料、平台組態、模型參數和學習梯度。稽核追蹤可用於重新建立模型，並有助滿足合規要求。