Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Implementieren von MLOps
<a name="mlops"></a>

Amazon SageMaker AI unterstützt Funktionen zur Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen mit kontinuierlicher Integration und Bereitstellung. Die folgenden Themen enthalten Informationen zur Einrichtung der MLOps-Infrastruktur bei der Verwendung von SageMaker KI.

**Topics**
+ [Warum sollten Sie MLOps verwenden?](sagemaker-projects-why.md)
+ [SageMaker Experimente](experiments-mlops.md)
+ [SageMaker KI-Arbeitsabläufe](workflows.md)
+ [Amazon ML Lineage Tracking SageMaker](lineage-tracking.md)
+ [Bereitstellung von Modellregistrierung mit Model Registry](model-registry.md)
+ [Bereitstellung von Modellen in SageMaker KI](model-deploy-mlops.md)
+ [SageMaker Modellmonitor](model-monitor-mlops.md)
+ [MLOps-Automatisierung mit Projekten SageMaker](sagemaker-projects.md)
+ [Fehlerbehebung bei Amazon AI MLOps SageMaker](mlopsfaq.md)