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Pipelines, versões e estado dos agentes

Automatiza promoção e recuperação sem perder evidência do que foi executado.

Conceito e mecanismo

Uma pipeline deve tornar explícitas dependências entre preparação, treino, avaliação, registo e deployment. SageMaker Pipelines orquestra etapas de ML e permite acompanhar execuções e versões; os jobs e recursos subjacentes continuam a ter custo. Um workflow tecnicamente bem-sucedido não significa que o modelo cumpriu critérios de aceitação. Usa condições de promoção ligadas à avaliação e mantém artefactos identificáveis. Model Registry reúne versões, metadados, linhagem e estado de aprovação. Não confies apenas numa etiqueta mutável como latest para recuperar uma release. Identifica também transformação, imagem, dependências, prompt, dados de avaliação e configuração de retrieval que pertencem à versão promovida. CI/CD deve verificar código e contratos, bem como comportamento do modelo e aplicação.

Aplicação guiada

Num caso fictício, um agente abriu um pedido externo mas perdeu a resposta por timeout. Repetir cegamente pode criar um segundo pedido. O workflow deve guardar estado e correlacionar a operação, consultando o resultado ou usando idempotência quando a API a suporta. A política de retry precisa de distinguir falha antes do efeito, resultado desconhecido e falha definitiva. Estas regras pertencem à aplicação e às ferramentas, não apenas ao prompt. Para atualizar uma Knowledge Base, a pipeline deve acompanhar ingestão, versão documental e avaliação de recuperação antes de promover dependências. Define responsáveis por interrupções, ferramentas de leitura para diagnóstico e critérios para retomar. Em agentes com vários passos, uma conclusão textual não prova que todas as ações necessárias foram confirmadas.

NA PRÁTICA

Timeout depois de criar um pedido exige confirmação do efeito antes de repetir.

Armadilhas comuns

latest como prova de versão; registo como aprovação; retry sem estado; atualização de documentos sem avaliação.

Tópicos relacionados: Ingestão, armazenamento e qualidade · Features, partições e fuga de informação · Treino, afinação e experiências reproduzíveis

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Referência: SageMaker Pipelines · MLA-C02

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