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Actions relatives aux pipelines
Vous pouvez utiliser le SDK Python Amazon SageMaker Pipelines ou le concepteur drag-and-drop visuel d'Amazon SageMaker Studio pour créer, afficher, modifier, exécuter et surveiller vos flux de travail ML.
La capture d'écran suivante montre le concepteur visuel que vous pouvez utiliser pour créer et gérer vos Amazon SageMaker Pipelines.
Une fois votre pipeline déployé, vous pouvez consulter le graphe acyclique dirigé (DAG) correspondant à votre pipeline et gérer vos exécutions à l'aide d'Amazon SageMaker Studio. À l'aide de SageMaker Studio, vous pouvez obtenir des informations sur vos pipelines actuels et historiques, comparer les exécutions, consulter le DAG correspondant à vos exécutions, obtenir des informations sur les métadonnées, etc. Pour savoir comment afficher les pipelines depuis Studio, consultezAfficher les détails d'un pipeline.
