什么是 Amazon SageMaker Pipelines？
Amazon SageMaker Pipelines 是一项无服务器工作流编排服务，专为 MLOps 和 LLMOps 自动化而构建。您可以使用直观的拖放式用户界面或 Python SDK 轻松构建、执行和监控可重复的端到端机器学习工作流。Amazon SageMaker Pipelines 可以进行扩展，以在生产环境中同时运行成千上万个机器学习工作流。
SageMaker Pipelines 的优势
编写、执行和监控生成式人工智能工作流
借助 Amazon SageMaker Studio 中直观的拖放式可视化界面，创建和尝试各种基础模型工作流。手动或按计划执行工作流，以便在新数据可用时自动更新您的机器学习模型和推理端点。
直接迁移您的机器学习代码
重用任何现有的机器学习代码，并使用单个 Python 装饰器 (@step) 在 SageMaker Pipelines 中自动执行这些代码。使用“执行代码”和“笔记本作业”步骤类型执行一系列 Python Notebooks 或脚本。
审核和调试机器学习工作流执行
查看工作流结构、性能和其他元数据的详细历史记录，以审核过去运行的机器学习作业。深入研究端到端工作流的各个组成部分，以调试作业故障，在可视化编辑器或代码中修复这些故障，并重新执行更新后的 Pipeline。
