Gli scienziati dei dati richiedono un controllo granulare sui workflow di ML, la capacità di visualizzare i job e i workflow come un DAG e una cronologia persistente degli esperimenti con la lineage del modello per audit e conformità. Quale soluzione AWS soddisfa queste esigenze?

SageMaker Pipelines è una soluzione nativa di SageMaker che consente di creare, automatizzare e gestire workflow di machine learning end-to-end come DAG (Directed Acyclic Graph), fornendo il controllo granulare richiesto. L'integrazione con SageMaker Studio offre un ambiente unificato per la gestione e la visualizzazione di questi workflow. SageMaker ML Lineage Tracking registra automaticamente i metadati e la provenienza degli artefatti ML, essenziale per la cronologia degli esperimenti, gli audit e la conformità. Le opzioni che includono AWS CodePipeline sono meno adatte perché, sebbene CodePipeline sia uno strumento CI/CD, non è ottimizzato per la visualizzazione e la gestione dei workflow ML come DAG allo stesso livello di SageMaker Pipelines. L'uso esclusivo di SageMaker Experiments non fornisce la funzionalità completa di tracciamento della provenienza (lineage) degli artefatti ML come fa SageMaker ML Lineage Tracking.