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Sie können entweder das Amazon SageMaker Pipelines Python SDK oder den drag-and-drop Visual Designer in Amazon SageMaker Studio verwenden, um Ihre ML-Workflows zu erstellen, anzuzeigen, zu bearbeiten, auszuführen und zu überwachen.
Der folgende Screenshot zeigt den visuellen Designer, mit dem Sie Ihre SageMaker Amazon-Pipelines erstellen und verwalten können.
Nachdem Ihre Pipeline bereitgestellt wurde, können Sie den Directed Acyclic Graph (DAG) für Ihre Pipeline anzeigen und Ihre Ausführungen mit Amazon Studio verwalten. SageMaker Mit SageMaker Studio können Sie Informationen über Ihre aktuellen und historischen Pipelines abrufen, Ausführungen vergleichen, die DAG für Ihre Ausführungen einsehen, Metadateninformationen abrufen und vieles mehr. Weitere Informationen zum Anzeigen von Pipelines in Studio finden Sie unter. Sehen Sie sich die Details einer Pipeline an
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