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파이프라인 생성 및 관리
Amazon SageMaker Pipelines Python SDK 또는 Amazon SageMaker Studio의 drag-and-drop 비주얼 디자이너를 사용하여 ML 워크플로를 작성, 확인, 편집, 실행 및 모니터링할 수 있습니다.
다음 스크린샷은 Amazon SageMaker Pipeline을 생성하고 관리하는 데 사용할 수 있는 비주얼 디자이너를 보여줍니다.
파이프라인이 배포되면 Amazon Studio를 사용하여 파이프라인의 유방향 비순환 그래프 (DAG) 를 보고 실행을 관리할 수 있습니다. SageMaker SageMaker Studio를 사용하면 현재 및 과거 파이프라인에 대한 정보를 얻고, 실행을 비교하고, 실행 현황을 확인하고, 메타데이터 DAG 정보 등을 얻을 수 있습니다. Studio에서 SageMaker 파이프라인을 보는 방법을 알아보려면 을 참조하십시오. Studio에서 파이프라인을 보고, 추적하고, 실행합니다 SageMaker . SageMaker
