A FinPredict executa muitos trabalhos de treinamento consecutivos com o mesmo tipo de instância e gostaria de reduzir a latência de inicialização. Eles consideram habilitar o SageMaker Warm Pools para reutilizar a infraestrutura provisionada entre os trabalhos. Qual afirmação descreve corretamente o que os warm pools fornecem e uma limitação importante a ser planejada?

A opção correta descreve com precisão o benefício principal e a limitação dos warm pools do SageMaker. Warm pools mantêm as instâncias EC2 provisionadas e prontas, o que reduz significativamente a latência de inicialização para trabalhos de treinamento consecutivos do mesmo tipo de instância. A duração do keep-alive é configurável, permitindo otimizar o custo e a prontidão. No entanto, é crucial entender que os warm pools não persistem o diretório /opt/ml ou o sistema de arquivos do contêiner entre os trabalhos. Isso significa que checkpoints, modelos e outros artefatos precisam ser explicitamente salvos em um armazenamento persistente como S3 ou EBS para serem reutilizados. A opção incorreta sobre a persistência completa do sistema de arquivos está errada porque os warm pools não mantêm o estado do contêiner ou o conteúdo de /opt/ml entre os trabalhos. A opção sobre o uso intercambiável entre tipos de instância e zonas de disponibilidade está incorreta porque os warm pools são específicos para o tipo de instância e a zona de disponibilidade. A opção sobre a disponibilidade apenas para trabalhos spot gerenciados está errada, pois os warm pools podem ser usados com trabalhos sob demanda e a duração do keep-alive é uma característica configurável.