Uma empresa deseja reduzir o consumo de energia e os recursos computacionais usados por seus trabalhos de treinamento para melhorar a sustentabilidade. Quais ações diminuirão o uso de energia e o custo computacional associados ao treinamento? (Escolha duas.)

O Amazon SageMaker Debugger monitora o treinamento em tempo real e pode encerrar trabalhos que não estão convergindo, economizando recursos computacionais e energia. Instâncias AWS Trainium são chips de ML de segunda geração projetados pela AWS para acelerar o treinamento de modelos de aprendizado profundo, oferecendo maior eficiência e menor consumo de energia por operação. Usar o SageMaker Ground Truth é para rotulagem de dados, não para reduzir o consumo de energia do treinamento. Implantar modelos com AWS Lambda é para inferência, não treinamento. Usar PyTorch ou TensorFlow com treinamento distribuído pode aumentar o consumo de recursos se não for otimizado.