How can I build a repeatable ML workflow in SageMaker?
Comment créer un flux de travail ML reproductible dans SageMaker ?
Amazon SageMaker Pipelines  helps you create fully automated ML workflows from data preparation through model deployment so you can scale to thousands of ML models in production. You can create Pipelines with the SageMaker Python SDK and view, execute, audit them from the visual interface of the SageMaker Studio. SageMaker Pipelines takes care of managing data between steps, packaging the code recipes, and orchestrating their execution, reducing months of coding to a few hours. Every time a workflow executes, a complete record of the data processed and actions taken is kept so data scientists and ML developers can quickly debug problems.
Amazon SageMaker Pipelines vous aide à créer des flux de ML entièrement automatisés, de la préparation des données au déploiement du modèle, de sorte que vous puissiez mettre à l'échelle jusqu'à des milliers de modèles ML en production. Vous pouvez créer des pipelines avec le SDK Python de SageMaker et les visualiser, les exécuter et les auditer à partir de l'interface visuelle de SageMaker Studio. Amazon SageMaker Pipelines se charge de la gestion des données entre les étapes, de la création de packages des recettes de code et de l'orchestration de leur exécution, ramenant ainsi des mois de codage à quelques heures. À chaque exécution d'un flux, un registre complet des données traitées et des actions exécutées est conservé afin que les scientifiques des données et les développeurs ML puissent rapidement déboguer les problèmes.