Организация конвейеров машинного обучения сложна, особенно когда обработка данных, обучение и развертывание охватывают несколько сервисов и инструментов. В этой статье мы рассмотрим практический, сквозной пример разработки, тестирования и запуска конвейера машинного обучения (ML) с использованием возможностей рабочих процессов в Amazon SageMaker, доступных через Amazon SageMaker Unified Studio. Эти рабочие процессы основаны на Amazon Managed Workflows для Apache Airflow.