SageMaker Studio 高级篇：自动化训练管道与性能优化实战

概述

前文我们介绍了 SageMaker Studio 的入门与实战篇：

• 上传数据到 S3

• 使用内置算法训练模型

• 部署模型 Endpoint 并预测

本篇将讲 如何在 SageMaker Studio 实现自动化训练、模型监控，并优化训练与推理性能，适合希望把模型从实验室快速迁移到生产的开发者。

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自动化训练管道（SageMaker Pipelines）

1. Pipelines 概念

SageMaker Pipelines 是 完全托管的机器学习工作流服务，用于：

• 自动化数据准备 → 模型训练 → 模型评估 → 部署

• 跟踪实验和超参数组合

• 支持条件逻辑与自动化决策（如模型性能不达标就不部署）

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2. 构建简单训练管道示例

from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline
from sagemaker.workflow.steps import TrainingStep
from sagemaker.xgboost import XGBoost# 定义训练步骤
xgb_estimator = XGBoost(entry_point="train_script.py",framework_versio