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隨著您擴展機器學習 (ML) 操作，您可以使用 Amazon SageMaker AI 全受管工作流程服務，為您的 ML 生命週期實作持續整合和部署 (CI/CD) 實務。使用管道 SDK，您可以選擇管道步驟並將其整合到統一的解決方案中，以自動化從資料準備到模型部署的模型建置程序。對於以 Kubernetes 為基礎的架構，您可以在 Kubernetes 叢集上安裝 SageMaker AI Operators，以使用 Kubernetes API 和命令列 Kubernetes 工具，以原生方式建立 SageMaker AI 任務，例如 kubectl。使用適用於 Kubeflow 管道的 SageMaker AI 元件，您可以從 Kubeflow 管道建立和監控原生 SageMaker AI 任務。SageMaker AI 的任務參數、狀態和輸出可從 Kubeflow 管道 UI 存取。最後，如果您想要排定 Jupyter 筆記本的非互動式批次執行，請使用基於筆記本的工作流程服務，以您定義的排程啟動獨立或定期執行。
總而言之，SageMaker AI 提供下列工作流程技術：
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管道：用於建置和管理機器學習 (ML) 管道的工具。
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Kubernetes 協調：適用於 Kubernetes 叢集的 SageMaker AI 自訂運算子，以及適用於 Kubeflow 管道的元件。
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SageMaker 筆記本工作：依需求或排定的 Jupyter 筆記本非互動式批次執行。
您也可以利用與 SageMaker AI 整合的其他服務來建置工作流程。選項包括下列服務：
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Airflow 工作流程
：SageMaker API 可匯出用於建立和管理 Airflow 工作流程的組態。 -
AWS Step Functions
：Python 中的多步驟 ML 工作流程，可協調 SageMaker AI 基礎設施，而無需另外佈建您的資源。
有關管理 SageMaker 訓練和推理的詳細資訊，請參閱Amazon SageMaker Python SDK 工作流程
