Uma equipe de machine learning executa um algoritmo de treinamento personalizado no SageMaker que precisa de ativos externos. Eles devem enviar tanto o código do algoritmo quanto os parâmetros específicos do algoritmo para o SageMaker. Quais dois serviços da AWS eles devem usar para construir e fornecer um algoritmo personalizado no SageMaker? (Escolha dois.)

Para treinar um algoritmo personalizado no SageMaker, a equipe precisa de um local para armazenar a imagem Docker que contém o código do algoritmo e suas dependências. O Amazon ECR é o serviço ideal para isso, pois é um registro de contêineres Docker totalmente gerenciado que se integra perfeitamente ao SageMaker. Além disso, o algoritmo provavelmente precisará de dados de treinamento e um local para armazenar os artefatos do modelo resultantes. O Amazon S3 é a escolha padrão para armazenamento de objetos escalável e durável, sendo amplamente utilizado para armazenar conjuntos de dados de treinamento e modelos no SageMaker. AWS Secrets Manager é para gerenciar segredos, não para armazenar código ou dados. AWS CodeStar é um serviço de CI/CD, não para armazenamento de imagens ou dados. Amazon ECS é um orquestrador de contêineres, mas o SageMaker já gerencia a execução dos contêineres de treinamento, tornando o ECR e o S3 os serviços mais diretos e necessários para este caso de uso.