Data scientists hebben nauwkeurige controle nodig over ML-workflows, de mogelijkheid om jobs en workflows als een DAG te visualiseren, en een persistente geschiedenis van experimenten met model lineage voor audit en compliance. Welke AWS-oplossing voldoet aan deze behoeften?

SageMaker Pipelines is specifiek ontworpen voor het creëren, automatiseren en beheren van end-to-end ML-workflows als een Directed Acyclic Graph (DAG), wat de visualisatie en controle biedt die data scientists nodig hebben. De integratie met SageMaker Studio maakt een intuïtieve gebruikersinterface mogelijk. SageMaker ML Lineage Tracking biedt een persistente geschiedenis van experimenten en model lineage, essentieel voor audit en compliance. AWS CodePipeline is een algemene CI/CD-service en mist de specifieke ML-workflowfunctionaliteit van SageMaker Pipelines. SageMaker Experiments is primair gericht op het bijhouden van experimenten en hun resultaten, maar biedt niet de workfloworkestratie en DAG-visualisatie die SageMaker Pipelines wel heeft.