Специалистам по данным требуется детальный контроль над рабочими процессами ML, возможность визуализировать задания и рабочие процессы в виде DAG, а также постоянная история экспериментов с происхождением моделей для аудита и соответствия требованиям. Какое решение AWS удовлетворяет этим потребностям?

SageMaker Pipelines — это специализированный сервис AWS для создания, автоматизации и управления рабочими процессами ML в виде DAG, что обеспечивает детальный контроль и визуализацию. Интеграция с SageMaker Studio позволяет удобно работать с этими пайплайнами. SageMaker ML Lineage Tracking автоматически фиксирует все шаги и артефакты рабочего процесса, предоставляя полную историю экспериментов и происхождение моделей, что критически важно для аудита и соответствия требованиям. AWS CodePipeline — это общий сервис CI/CD, не оптимизированный для специфики ML-рабочих процессов и их визуализации в виде DAG. SageMaker Experiments фокусируется на отслеживании отдельных экспериментов и их метрик, но не предоставляет комплексного решения для управления всем рабочим процессом ML и отслеживания происхождения моделей на уровне компонентов пайплайна, как это делает ML Lineage Tracking.