Add `deploy_instance_count` and `deploy_instance_type` to `TrainingPipeline`

Currently, [TrainingPipeline](https://github.com/aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python/blob/b45b282592041d3c355f7cef492798bc3bf5415a/src/stepfunctions/template/pipeline/train.py#L95) uses the same instance type and count for both train and deploy.

Different instance types and counts are desirable to address the different profiles for each workload.

Commencez par src/stepfunctions/template/pipeline/train.py, en particulier par la définition de TrainingPipeline référencée dans l’issue. Suivez la manière dont le type et le nombre d’instances actuels sont appliqués à l’entraînement et au déploiement, puis déterminez les points de configuration permettant de définir des valeurs de deploy distinctes. La tâche est terminée lorsque TrainingPipeline accepte deploy_instance_count et deploy_instance_type et les utilise indépendamment des paramètres d’entraînement.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.