Actions de pipeline

Vous pouvez utiliser le kit SDK Python d’Amazon SageMaker Pipelines ou le concepteur visuel par glisser-déposer d’Amazon SageMaker Studio pour créer, visualiser, modifier, exécuter et surveiller vos flux de travail ML.

La capture d’écran suivante montre le concepteur visuel que vous pouvez utiliser pour créer et gérer vos pipelines Amazon SageMaker.

Une fois votre pipeline déployé, vous pouvez afficher le graphe orienté acyclique (DAG) de votre pipeline et gérer vos exécutions à l’aide d’Amazon SageMaker Studio. Grâce à SageMaker Studio, vous pouvez obtenir des informations sur vos pipelines actuels et historiques, comparer les exécutions, consulter le DAG pour vos exécutions, obtenir des informations sur les métadonnées, et bien plus encore. Pour découvrir comment visualiser des pipelines à partir de Studio, consultez Affichage des détails d’un pipeline.