В этой статье мы продолжим создание нашего пайплайна MLOps с помощью AWS SageMaker Pipelines. Важно помнить, что мы работали с набором данных, чтобы предсказать качество вина, и мы сохранили эти данные как группу признаков. Эта группа функций использовалась в качестве источника для нашей модели машинного обучения и была загружена в конвейер на этапе make_dataset. Кроме того, мы настроили первые два шага нашего конвейера с помощью make_dataset и шагов обучения. Вернемся к следующим..