A AcmeRetail usa o SageMaker Model Registry para gerenciar modelos prontos para produção. A equipe de ML quer configurar a implantação automatizada em um endpoint de staging sempre que uma nova versão de pacote de modelo for aprovada no registro. Qual design acionará de forma confiável uma implantação automatizada quando uma versão de pacote de modelo for definida como Aprovada?

A opção correta descreve a abordagem recomendada para automação de implantação no SageMaker. O Amazon EventBridge pode detectar mudanças de status de pacotes de modelo no SageMaker Model Registry. Ao configurar uma regra para o status "Approved" (Aprovado) e direcioná-la para uma função AWS Lambda ou uma máquina de estado do AWS Step Functions, você pode orquestrar as chamadas de API necessárias (CreateModel, CreateEndpointConfig, UpdateEndpoint/CreateEndpoint) para implantar o modelo em um endpoint de staging. As outras opções são incorretas porque: O Model Registry não possui uma funcionalidade de "implantação automática" embutida que implante em endpoints automaticamente. O S3 PutObject não é o evento correto para monitorar a aprovação de modelos no Model Registry, e o SageMaker não atualiza endpoints automaticamente via notificações SNS dessa forma. O CloudWatch Events é o serviço predecessor do EventBridge, mas a integração com o CodeDeploy para atualizações de endpoint do SageMaker não é o mecanismo padrão ou mais confiável para este caso de uso.