데이터 과학자는 ML 워크플로우에 대한 세분화된 제어, DAG로 작업 및 워크플로우를 시각화하는 기능, 감사 및 규정 준수를 위한 모델 계보가 포함된 실험의 영구 기록을 필요로 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 AWS 솔루션은 무엇입니다?

정답은 SageMaker Pipelines를 사용하여 워크플로우를 관리하고 SageMaker Studio를 통해 시각화 및 제어하며, SageMaker ML Lineage Tracking을 사용하여 감사 및 규정 준수를 위한 모델 계보와 실험 기록을 유지하는 것입니다. SageMaker Pipelines는 DAG 기반의 ML 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션하는 데 최적화되어 있으며, SageMaker Studio와의 통합은 시각적인 워크플로우 관리를 제공합니다. SageMaker ML Lineage Tracking은 모델의 모든 구성 요소와 단계를 자동으로 기록하여 투명성과 재현성을 보장합니다. AWS CodePipeline은 소프트웨어 릴리스 프로세스를 자동화하는 데 중점을 두며 ML 워크플로우의 세분화된 제어 및 DAG 시각화에는 덜 적합합니다. SageMaker Experiments는 개별 실험의 추적에 유용하지만, 복잡한 파이프라인의 전체적인 워크플로우 관리 및 계보 추적에는 SageMaker Pipelines 및 ML Lineage Tracking이 더 적합합니다.