Day 1 - SageMaker Pipelines: 단계, DAG, 파라미터, 조건 단계

📌 핵심 정리

• SageMaker Pipelines는 ML 워크플로를 코드로 정의된 DAG로 묶어 반복 실행하는 SageMaker 네이티브 오케스트레이터다.
• 작업 유형별로 단계(Step) 타입이 정해져 있다 — Processing·Training·Tuning·Model·RegisterModel·Transform·Condition·Lambda·Callback·Fail.
• 한 단계의 properties를 다음 단계 입력으로 참조하면 의존성이 자동으로 DAG 엣지가 된다. 참조가 없으면 병렬로 돈다.
• 파라미터로 실행 시점에 값을 주입해 같은 정의를 dev/staging/prod에 재사용한다.
• ConditionStep은 평가 지표를 임계값과 비교하는 품질 게이트 — 기준 미달 모델의 자동 등록을 막는다.

SageMaker Pipelines란 무엇인가

지난 주가 "모델을 어떻게 배포하느냐"였다면, 이번 주는 "그 배포를 어떻게 자동화하고 반복 가능하게 만드느냐" — 즉 MLOps다.

• ML 워크플로를 위한 CI/CD 오케스트레이션 서비스