Sagemaker是否在训练和预测步骤之间传递模型本身以外的任何数据？

Sagemaker在训练和预测步骤之间传递模型本身以外的数据。Sagemaker是亚马逊AWS提供的一项机器学习服务，它提供了一个完整的端到端机器学习平台，包括数据准备、模型训练、模型部署和推理等功能。

在Sagemaker中，训练和预测步骤之间可以传递除模型本身以外的数据。这些数据可以包括训练数据、验证数据、测试数据等。在训练步骤中，可以使用Sagemaker提供的训练实例来训练模型，并将训练数据传递给训练实例进行模型训练。训练实例可以是Sagemaker提供的预置实例，也可以是用户自定义的实例。

在训练完成后，可以使用Sagemaker提供的模型部署功能将训练好的模型部署到Sagemaker提供的推理实例上，以便进行预测。在预测步骤中，可以将需要进行预测的数据传递给推理实例，并获取预测结果。

除了训练和预测数据，Sagemaker还支持在训练和预测步骤之间传递其他类型的数据，如超参数、模型评估指标等。超参数是在训练过程中需要手动设置的参数，可以影响模型的训练结果。模型评估指标可以用来评估模型的性能。

总之，Sagemaker在训练和预测步骤之间可以传递模型本身以外的各种数据，包括训练数据、验证数据、测试数据、超参数、模型评估指标等。这些功能使得Sagemaker成为一个强大而全面的机器学习平台。

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