Amazon SageMaker的MLOps研讨会 使用Amazon SageMaker Pipelines进行的机器学习操作研讨会：实验室指南和材料。 介绍 在机器学习中，您“教”计算机进行预测或推理。首先，您使用算法和示例数据来训练模型。然后，您将模型集成到应用程序中，以实时，大规模地生成推论。在生产环境中，模型通常会从数百万个示例数据项中学习，并在数百到不到20毫秒的时间内得出推论。 下图说明了创建机器学习模型的典型工作流程： 如图所示，您通常执行以下活动： 识别业务问题和相关的机器学习问