13、利用 AWS Step Functions 实现机器学习流程自动化

利用 AWS Step Functions 实现机器学习流程自动化

1. AWS Step Functions 简介

在 2016 年的 re:Invent 大会上，AWS 推出了 Step Functions 服务，它可以通过创建工作流来编排常见的业务流程。工作流也被称为状态机，本质上是一系列由事件驱动的步骤，即状态，代表一个单独的处理单元。将这些工作单元链接在一起，我们就能有效地创建一个自动化流程来实现总体目标。

在自动化机器学习（ML）流程的场景中，我们可以创建一个状态机，将处理训练数据、训练 ML 模型、评估训练后模型的性能，甚至将模型部署到生产环境等各个步骤链接起来。使用 Step Functions 进行 ML 流程自动化，或者对任何工作流进行自动化的优势在于，我们可以根据每个步骤的条件和结果来重新引导流程。例如，如果工作流中的某个特定步骤失败，我们可以重试该步骤，或者将整个流程重定向到其他处理逻辑。

2. 创建状态机

要创建整个工作流，我们首先要在状态机中创建各个单独的状态。这可以通过使用 Amazon States Language（https://states-language.net/spec.html）来定义这些状态实现。States Language 是一种基于 JSON 的模式，你可以手动将每个状态定义为一个 JSON 对象。以下代码展示了使用 States Language 定义状态机的示例：

{
    "Comment": "A simple minimal example of the States language",
    "StartAt