Um engenheiro de ML deve usar o AWS CloudFormation para criar o modelo de ML que um endpoint do Amazon SageMaker irá hospedar. Qual recurso do CloudFormation o engenheiro deve declarar para representar esse modelo?

A declaração AWS::SageMaker::Model no AWS CloudFormation é o recurso correto para representar um modelo de ML que será hospedado por um endpoint do Amazon SageMaker. Este recurso define os artefatos do modelo e o contêiner de inferência. AWS::SageMaker::Endpoint é usado para criar o endpoint real que serve o modelo, mas não o modelo em si. AWS::SageMaker::NotebookInstance é para instâncias de notebook usadas para desenvolvimento e experimentação, não para o modelo de inferência. AWS::SageMaker::Pipeline é para orquestrar fluxos de trabalho de ML, não para definir um modelo individual.