Um engenheiro de ML treina vários modelos usando o mesmo framework de ML e quer hospedá-los no Amazon SageMaker, minimizando os custos de inferência. Qual opção de hospedagem é a mais econômica?

A opção mais econômica é criar um endpoint de inferência multi-model (MME) para todos os modelos. MMEs permitem que você hospede vários modelos no mesmo endpoint e instância, compartilhando os recursos computacionais. Isso reduz significativamente os custos, pois você não precisa provisionar instâncias separadas para cada modelo. Criar vários endpoints de inferência single-model para cada modelo é a opção mais cara, pois cada endpoint requer suas próprias instâncias dedicadas. Um endpoint de inferência multi-container, seja para invocação direta ou sequencial, é projetado para hospedar vários contêineres (cada um com seu próprio código e dependências) dentro de um único endpoint, não necessariamente vários modelos do mesmo framework. Embora possa parecer similar, o MME é otimizado especificamente para gerenciar e carregar dinamicamente múltiplos modelos no mesmo contêiner, resultando em maior eficiência e economia para o cenário descrito.