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Amazon SageMaker Pipelines Python SDK 또는 Amazon SageMaker Studio의 드래그 앤 드롭 시각적 디자이너를 사용하여 ML 워크플로를 작성, 보기, 편집, 실행 및 모니터링할 수 있습니다.
다음 스크린샷은 Amazon SageMaker Pipelines을 만들고 관리하는 데 사용할 수 있는 시각적 디자이너를 보여줍니다.
파이프라인이 배포되면 Amazon SageMaker Studio를 사용하여 파이프라인의 방향성 비순환 그래프(DAG)를 보고 실행을 관리할 수 있습니다.SageMaker Studio를 사용하여 현재 및 과거 파이프라인에 대한 정보를 얻고, 실행을 비교하고, 실행의 DAG를 확인하고, 메타데이터 정보를 가져오는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. Studio에서 파이프라인을 확인하는 방법을 알아보려면 파이프라인 세부 정보 보기 섹션을 참조하세요.
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