머신 러닝 파이프라인을 오케스트레이션하는 것은 특히 데이터 처리, 학습, 배포가 여러 서비스와 도구에 걸쳐 있을 때 복잡합니다. 이 게시물에서는 Amazon SageMaker Unified Studio 경험을 통해 액세스할 수 있는 Amazon SageMaker의 워크플로우 기능을 사용하여 머신 러닝(ML) 파이프라인을 개발, 테스트 및 실행하는 실습형 엔드 투 엔드 예제를 안내합니다. 이러한 워크플로우는 Apache Airflow용 Amazon Managed Workflows에 의해 구동됩니다.