解説

SageMaker Pipelines は、データ準備・モデル学習・評価・デプロイといった機械学習ワークフローの各ステップを DAG（有向非巡回グラフ）として定義し、自動実行・バージョン管理・実行ログの記録を通じて再現性を高めるサービスです。各パイプライン実行のパラメータと成果物が記録されるため、実験の追跡と結果の再現が容易になります。 選択肢AのSageMaker Pipelines はノートブックインスタンスとは独立したサービスであり、パイプラインを利用してもノートブックインスタンスの料金は削減されません。コスト削減はインスタンスの停止・適切なサイズ選択によって実現します。 選択肢BのSageMaker Pipelines は機械学習ワークフロー全体を自動化し、各実行の設定・パラメータ・成果物を記録することで再現性を高めます。MLOps の中心的なサービスとして機能します。 選択肢CのSageMaker Pipelines は GPU などのコンピューティングリソースの性能を自動的に向上させる機能を持ちません。GPU 性能はインスタンスタイプの選択や CUDA 設定など個別の最適化に依存します。 選択肢DのSageMaker Pipelines はワークフローの自動化・管理を行うサービスであり、推論結果の精度を保証・向上する機能は提供されません。精度の向上はモデル設計・ハイパーパラメータチューニング・データ品質改善で対応します。