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# ML ワークフローをスケジュールする
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Amazon SageMaker AI を使用すると、データセットの作成、データ変換の実行、データからのモデルの構築、推論用のエンドポイントへのモデルのデプロイなど、ML ワークフロー全体を管理できます。ワークフローのステップのサブセットを定期的に実行する場合は、これらのステップをスケジュールに沿って実行することもできます。例えば、SageMaker Canvas でジョブをスケジュールして、1 時間ごとに新しいデータに対して変換を実行することができます。別のシナリオとしては、デプロイしたモデルのモデルドリフトをモニタリングするためのジョブを毎週スケジュールできます。任意の時間間隔の定期的なスケジュールを指定できます。1 秒ごと、1 分ごと、毎日、毎週、毎月、または毎月第 3 金曜日の午後 3 時に繰り返すことができます。

**次のシナリオは、ユースケースに応じて利用できるオプションをまとめています。**
+ ユースケース 1: **ノーコード環境で ML ワークフローを構築してスケジュールします**。初心者や SageMaker AI を初めて使用する場合は、Amazon SageMaker Canvas を使用して ML ワークフローを構築し、Canvas UI ベースのスケジューラーを使用してスケジュールされた実行を作成できます。
+ ユースケース 2: **単一の Jupyter Notebook でワークフローを構築して、ノーコードスケジューラを使用します**。経験豊富な ML 実務者は、コードを使用して Jupyter Notebook で ML ワークフローを構築し、ノートブックジョブウィジェットで利用できるノーコードのスケジューリングオプションを使用できます。ML ワークフローが複数の Jupyter Notebook で構成されている場合は、ユースケース 3 で説明されている Pipelines Python SDK のスケジュール機能を使用できます。
+ ユースケース 3: **Pipelines を使用して ML ワークフローを構築し、スケジュールを設定します**。上級ユーザーは、[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)、Amazon SageMaker Pipelines ビジュアルエディタ、または Pipelines で利用可能な Amazon EventBridge スケジュールオプションを使用できます。Amazon EMR などのさまざまな SageMaker AI 機能や AWS サービスを使用したオペレーションを含むステップで構成される ML ワークフローを構築できます。


| Descriptor | ユースケース 1 | ユースケース 2 | ユースケース 3 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| SageMaker AI の機能 | Amazon SageMaker Canvas データ処理と ML ワークフローのスケジューリング | ノートブックジョブスケジュールウィジェット (UI) | Pipelines Python SDK スケジューリングオプション | 
| 説明 | Amazon SageMaker Canvas を使用すると、データ処理ステップの自動実行をスケジュールし、別の手順でデータセットの自動更新をスケジュールできます。特定のデータセットが更新される都度、バッチ予測を実行する設定を行うと、ML ワークフロー全体にわたって間接的にスケジュールを指定することもできます。自動データ処理とデータセットの更新の両方について、SageMaker Canvas は、開始日時と実行間隔 (データ処理ステップをスケジュールする場合は cron 式) を選択できる基本フォームを提供します。データ処理ステップをスケジュールする方法の詳細については、「[新しいデータを自動的に処理するスケジュールを作成する](canvas-data-export-schedule-job.md)」を参照してください。データセットとバッチ予測の更新をスケジュールする方法については、「[自動化の管理方法](canvas-manage-automations.md)」を参照してください。 | データ処理とパイプラインのワークフローを単一の Jupyter Notebook で構築した場合は、ノートブックジョブウィジェットを使用して、ノートブックをオンデマンドまたはスケジュールに沿って実行できます。ノートブックジョブウィジェットには、コンピューティングタイプ、実行スケジュール、オプションのカスタム設定を指定する基本フォームが表示されます。実行スケジュールを定義するには、時間ベースの間隔を選択するか、cron 式を挿入します。このウィジェットは、Studio に自動的にインストールされます。ローカル JupyterLab 環境でこの機能を使用するには、追加のインストールを実行することもできます。ノートブックジョブの詳細については、「[SageMaker ノートブックジョブ](notebook-auto-run.md)」を参照してください。 | Pipelines を使用して ML ワークフローを実装した場合は、SageMaker SDK のスケジューリング機能を使用できます。パイプラインには、ファインチューニング、データ処理、デプロイなどのステップを含めることができます。Pipelines は、パイプラインをスケジュールする方法を 2 種類サポートしています。Amazon EventBridge ルールを作成するか、SageMaker SDK [PipelineSchedule](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/workflows/pipelines/sagemaker.workflow.pipelines.html#sagemaker.workflow.triggers.PipelineSchedule) コンストラクタまたは Amazon SageMaker Pipelines ビジュアルエディタを使用してスケジュールを定義できます。Pipelines で 利用可能なさまざまなスケジューリングオプションの詳細については、「[パイプライン実行をスケジュールする](pipeline-eventbridge.md)」を参照してください。 | 
| 最適化の対象 | SageMaker Canvas ML ワークフローのスケジューリングオプションを提供します | Jupyter Notebook ベースの ML ワークフローに UI ベースのスケジューリングオプションを提供します | SageMaker SDK または ML ワークフロー向けの EventBridge スケジューリングオプションを提供します | 
| 考慮事項 | Canvas ノーコードフレームワークを使用してワークフローをスケジュールできます。データセットの更新とバッチ変換の更新については、最大 5GB のデータを処理できます。 | UI ベースのスケジューリングフォームを使用して 単一のノートブックをスケジュールできます。ただし、同じジョブで複数のノートブックをスケジュールすることはできません。複数のノートブックをスケジュールするには、ユースケース 3 で説明されている Pipelines SDK コードベースのソリューションを使用します。 | Pipelines が提供するより高度な (SDK ベースの) スケジューリング機能を使用できますが、UI ベースのオプションメニューから選択するのではなく、API ドキュメントを参照して、適切なオプションを指定する必要があります。 | 
| 推奨環境 | Amazon SageMaker Canvas | Studio、ローカル JupyterLab 環境 | Studio、ローカル JupyterLab 環境、任意のコードエディタ | 

## その他のリソース
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**SageMaker AI は、ワークフローをスケジュールするための以下の追加オプションと提供しています。**
+ [Amazon EventBridge スケジューラとは](https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/UserGuide/what-is-scheduler.html) このセクションで説明するスケジューリングオプションには、SageMaker Canvas、Studio、SageMaker AI Python SDK で利用可能な構築済みオプションなどがあります。すべてのオプションは Amazon EventBridge の機能を拡張します。EventBridge を使用して独自のカスタムスケジューリングソリューションを作成することもできます。
+ [Feature Processor パイプラインのスケジュール済みの実行とイベントベースの実行](feature-store-feature-processor-schedule-pipeline.md)。 Amazon SageMaker Feature Store Feature Processing では、Feature Processing パイプラインをスケジュールに従って実行するか、別の AWS サービスイベントの結果として実行するように設定できます。