Veri bilimcileri, ML iş akışları üzerinde ayrıntılı kontrole, işleri ve iş akışlarını bir DAG olarak görselleştirme yeteneğine ve denetim ve uyumluluk için model soy ağacına sahip kalıcı bir deney geçmişine ihtiyaç duymaktadır. Bu ihtiyaçları hangi AWS çözümü karşılar?

Doğru cevap, veri bilimcilerinin ihtiyaç duyduğu tüm özellikleri karşılar. SageMaker Pipelines, ML iş akışlarını bir DAG olarak tanımlama, düzenleme ve görselleştirme yeteneği sunar. SageMaker Studio entegrasyonu, bu iş akışları üzerinde ayrıntılı kontrol sağlar. SageMaker ML Lineage Tracking ise model soy ağacını ve kalıcı deney geçmişini izleyerek denetim ve uyumluluk gereksinimlerini karşılar. Diğer seçenekler eksiktir veya yanlış bileşenler içerir: AWS CodePipeline, ML iş akışları için özel olarak tasarlanmamıştır ve SageMaker Pipelines'ın sunduğu ML odaklı görselleştirme ve kontrolü sağlamaz. SageMaker Experiments, deneme geçmişini izlese de, iş akışlarını bir DAG olarak tanımlama ve yönetme yeteneği sunmaz; bu, SageMaker Pipelines'ın ana işlevidir.