Which components of SageMaker can be added to SageMaker Pipelines?
Quels composants d'Amazon SageMaker peuvent être ajoutés à SageMaker Pipelines ?
A SageMaker Pipeline is composed of ‘steps’. You can choose any of the natively supported step types to compose a workflow that invokes various SageMaker features (eg. training, evaluation) or other AWS services (eg. EMR, Lambda). You can also lift-and-shift your existing ML Python code into SageMaker Pipeline by either using the ‘@step’ python decorator or adding entire python Notebooks as components of the Pipeline. For additional details, please refer to the SageMaker Pipelines developer guide.
Un SageMaker Pipeline est composé d'« étapes ». Vous pouvez choisir l'un des types d'étapes pris en charge de manière native pour composer un flux de travail faisant appel à diverses fonctionnalités de SageMaker (par exemple, entraînement, évaluation) ou à d'autres services AWS (par exemple EMR, Lambda). Vous pouvez également transférer votre code Python de ML existant dans le SageMaker Pipeline en utilisant le décorateur python « @step » ou en ajoutant des blocs-notes Python entiers en tant que composants du pipeline. Pour plus de détails, veuillez consulter le guide du développeur de SageMaker Pipelines.