SageMaker
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Amazon S3 Vectors 是 AWS 全新原生向量儲存服務，支援語意搜尋與 RAG，成本可降達 90%。透過向量桶與索引管理大規模資料，具亞秒級查詢效能，並整合 SageMaker、Bedrock 與 OpenSearch，無需額外基礎設施，即可高效建構生成式 AI 應用。
在上篇我們介紹了 SageMaker 中 Pipeline 的使用方法，其中的 TuningStep 功能，能夠讓我們能夠指定一連串參數組合進行實驗比對，最終找出最適合的參數組合
除了上篇提到的 Data Wrangler 外，SageMaker 還有許多配套的功能，其中有個叫做 Pipelines 的東西，說是可以用來構建、 管理及自動化深度學習流程，能夠節省人工操作，有那麼神?這次就來試試 Pipelines 能夠為我們帶來什麼體驗。
在上篇我們已經學習到怎麼在 SageMaker 上進行簡易訓練，可以說是踏入了第一步， SageMaker 提供了不少工具用來協助使用者能夠更快速的進行訓練，其中 Data Wrangler 便是用於訓練資料處理的工具，那麼，他好用嗎?必須用嗎?
上回練習了一個官方示例，但其中對於一些細節沒有練習到的感覺，這次我們實際將之前練習的風格轉換訓練推上去看看，看是否能體驗到更多細節。
