Uma empresa adicionará uma interface interna de Q&A de IA generativa usando um LLM open-source popular. Quais são as duas etapas que implantarão a interface com a menor sobrecarga operacional? (Escolha duas.)

A escolha de usar o Amazon SageMaker JumpStart para implantar o LLM é correta porque oferece uma maneira rápida e de baixa sobrecarga para implantar modelos de código aberto pré-treinados, incluindo LLMs, com configurações otimizadas e inferência gerenciada. Isso reduz significativamente o esforço operacional em comparação com a implantação manual em instâncias EC2. A criação de uma interface HTML de frontend que usa uma API WebSocket do Amazon API Gateway com funções AWS Lambda é a outra opção correta. Essa arquitetura desacoplada e sem servidor é altamente escalável, de baixo custo e tem sobrecarga operacional mínima, pois o AWS Lambda e o API Gateway são serviços totalmente gerenciados. A opção de baixar o LLM e implantá-lo em uma instância Amazon EC2 baseada em GPU é incorreta porque, embora seja tecnicamente possível, envolve uma sobrecarga operacional muito maior para gerenciamento de infraestrutura, escalabilidade e manutenção. O Amazon QuickSight é uma ferramenta de business intelligence e visualização de dados, não adequada para criar interfaces de usuário interativas para LLMs. O Amazon Lex é um serviço para construir interfaces de conversação (chatbots), mas não é a solução mais flexível ou de menor sobrecarga para uma interface de Q&A genérica baseada em LLM, especialmente quando comparado a uma arquitetura sem servidor com API Gateway e Lambda.