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Sagemaker 管道对我来说相当不清楚，我在 ML 领域没有经验，但我正在努力弄清楚管道定义。

我有几个问题：

  • sagemaker 管道是独立的服务/功能吗？因为我看不到通过控制台创建它们的任何选项，但我确实看到了 CloudFormation 和 CDK 资源。

  • sagemaker 管道本质上是代码管道吗？这些如何整合，它们有何不同？

  • 还有一个 Python SDK，这与 CDK 和 CloudFormation 有什么不同？

除了 Python SDK 用法，我似乎找不到任何示例，怎么会？

文档和研讨会似乎只是正确地描述了 Python SDK 的使用，如果有人可以为我解决这个问题，那将非常有帮助！

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SageMaker 有两个称为 Pipelines 的东西：Model Building Pipelines和Serial Inference Pipelines。我相信你指的是前者

模型构建管道在 JSON 中定义，并由 SageMaker 以某种无服务器方式托管/运行

sagemaker 管道是独立的服务/功能吗？因为我看不到通过控制台创建它们的任何选项，但我确实看到了 CloudFormation 和 CDK 资源。

您可以使用API创建/修改它们，也可以通过CLI、Python SDK或CloudFormation调用它们。这些都在后台使用 AWS API

您可以在 SageMaker Studio 中启动/停止/查看它们：

Left-side Navigation bar > SageMaker resources > Drop-down menu > Pipelines

sagemaker 管道本质上是代码管道吗？这些如何整合，它们有何不同？

不太可能。CodePipeline 更多地用于构建和部署代码，而不是特定于 SageMaker。据我所知，没有直接整合

还有一个 Python SDK，这与 CDK 和 CloudFormation 有什么不同？

Python SDK 是一个独立的库，以对开发人员友好的方式与 SageMaker 进行交互。我会说它比 CloudFormation 更具动态性。让我们使用代码构建管道。而 CloudFormation 采用静态 JSON 字符串

您还可以使用数据科学 SDK使用 Step Function 状态机定义模型构建工作流

于 2021-12-01T22:01:10.903 回答