在数据科学和机器学习领域，构建有效的工作流是至关重要的。以开发一个典型的机器学习模型为例，可以将工作流程划分为几个主要阶段：数据准备、模型训练和生产部署。每个阶段又包含若干子任务。
如果使用AWS，原始数据可能已经存储在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上，并以CSV、Apache Parquet或其他等效格式存储。可以利用Amazon AI或自动化服务（AutoML）快速启动模型训练，只需直接指向数据库并点击“训练”按钮即可。
在定制的机器学习模型中，首先需要导入和评估个人数据，包括数据分析、数据质量检查、摘要、缺失值、分位数统计、数据整合分析等。接下来，需要确定机器学习问题的类型，例如回归、分类、聚类等。一旦确定了问题类型，就可以选择合适的机器学习算法来解决特定问题。
根据所选算法，需要选择数据集来训练、验证和测试模型。原始数据通常需要转换为数学向量，以实现数值优化和模型训练。例如，可能决定将分类列转换为二进制编码向量，或将基于文本的列转换为词嵌入向量。在将原始数据的子集转换为特征后，必须将特征划分为训练、验证和测试特征集，以进行模型训练、调整和测试。
在模型训练阶段，选择一个算法，并使用训练元素集训练模型，以确保模型代码和算法准备好解决给定问题。在模型调整阶段，调整超参数算法，并与验证特征集比较模型的性能。重复这些步骤——根据需要添加更多数据或更改超参数——直到模型在测试特征集上达到预期结果。这些结果应该符合业务的目的，然后才能将模型投入生产。
从连续到生产的最后阶段，对数据科学家和机器学习专家来说常常是一个巨大的挑战。一旦在机器学习活动的流程中构建了所有单独的步骤，就可以开始将步骤转换为单一的机器学习复制。当新数据到达S3时，管道会用最新数据重新启动，并使用最新的生产模型运行应用程序。有许多工作流编排工具和AWS服务可以帮助构建自动化的机器学习管道。
Amazon SageMaker Pipelines是使用Amazon SageMaker中的AI管道和机器学习管道的最常见和最完整的方式。Amazon SageMaker Pipelines是第一个为机器学习（ML）的创建、使用和管理端到端性能工作流程而设计的组织，易于使用且持续交付（CI / CD）。使用SageMaker的管道，可以创建、使用和管理端到端的性能工作流程。
Step Functions是AWS运行的一项服务，是构建复杂工作流而不构建和维护自己的基础设施的好方法。AWS Step Functions Data Science软件开发工具包（SDK）是一个开源库，允许轻松地使用AmazonSageMaker和AWS Step Functions创建数据处理和训练，并发布机器学习模型。可以在Python中创建机器学习功能的流程，该流程可以扩展基础设施，而无需单独提供和集成AWS服务。
Kubeflow是为Kubernetes开发的相对较新的生态系统，其中包含一个名为Kubeflow Pipelines的编排系统。使用Kubeflow，可以重新启动失败的管道，调整管道性能，分析训练指标，并跟踪管道血统。
Apache Airflow是一个高度成熟且受欢迎的选项，专门设计用于数据工程管道和负载转移（ETL）管道。可以使用Airflow将工作流记录为活动的有向无环图。Airflow编辑器为大量员工执行其功能，同时遵循特定的依赖关系。可以通过Airflow用户界面查看生产中的管道，监控进度，并在需要时解决问题。
MLflow是一个开源项目，最初专注于测试跟踪，但现在支持称为MLflow Workflows的管道。可以使用MLflow跟踪测试，并与Kubeflow和Apache Airflow工作流一起使用。MLflow要求构建和维护自己的Amazon EC2或Amazon EKS集合。MLflow旨在与任何ML库、算法、下载工具或语言一起使用。