A DataStream Inc. deseja um pipeline de CI/CD repetível para desenvolvimento de modelos que: * seja acionado por commits Git * execute testes de unidade e verificações estáticas * acione o treinamento do SageMaker Pipelines * registre um modelo no Model Registry * promova para um endpoint de produção após aprovação manual. A equipe prefere usar ferramentas gerenciadas do SageMaker para provisionar a infraestrutura de CI/CD (CodePipeline, CodeBuild, IAM roles). Qual abordagem melhor atende aos requisitos com o mínimo de pipelines construídos manualmente e se integra ao SageMaker Studio para o onboarding de desenvolvedores?

A criação de um SageMaker Project a partir do modelo MLOps (CI/CD) integrado é a melhor abordagem porque atende a todos os requisitos com o mínimo de construção manual e se integra perfeitamente ao SageMaker Studio. Este modelo provisiona automaticamente a infraestrutura de CI/CD necessária (CodeCommit/GitHub, CodeBuild, CodePipeline) com estágios pré-configurados para testes, execução de SageMaker Pipelines, registro de modelos e aprovação manual para produção. Isso reduz significativamente o esforço de configuração e facilita o onboarding de desenvolvedores no SageMaker Studio. As outras opções são menos eficientes: Criar modelos CloudFormation manualmente é trabalhoso e não se integra tão bem ao Studio. Usar apenas o CodeBuild ignora a orquestração robusta do CodePipeline e não atende ao requisito de pipeline completo. Um webhook Lambda personalizado é uma solução mais complexa e menos gerenciada, além de não utilizar as ferramentas de CI/CD do SageMaker.