How can I build a repeatable ML workflow in SageMaker?
Come posso creare un flusso di lavoro di ML ripetibile in 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.
Pipeline Amazon SageMaker aiuta a creare flussi di lavoro di ML completamente automatizzati, dalla preparazione dei dati fino all'implementazione dei modelli, in modo da poter gestire migliaia di modelli di ML in produzione. È possibile creare pipeline con l'SDK Python di SageMaker e visualizzarle, eseguirle e verificarle dall'interfaccia visiva di SageMaker Studio. Pipeline SageMaker si occupa di gestire i dati tra una fase e l'altra, confezionare le ricette di codice e orchestrare la loro esecuzione, riducendo i mesi di codifica a poche ore. Ogni volta che un flusso di lavoro viene eseguito, viene tenuta una registrazione completa dei dati elaborati e delle azioni intraprese in modo che i data scientist e gli sviluppatori di ML possano eseguire rapidamente il debug dei problemi.