Você treinou um modelo de regressão logística scikit-learn localmente e agora quer implantá-lo no Amazon SageMaker apenas para inferência. Quais etapas são necessárias para que o SageMaker possa hospedar o modelo treinado localmente?

Para implantar um modelo treinado localmente no Amazon SageMaker para inferência, você precisa empacotar o ambiente de inferência em uma imagem Docker. Esta imagem deve conter o código necessário para carregar o modelo e realizar previsões. Após criar a imagem, ela deve ser marcada com o nome do host do registro do Amazon ECR (Elastic Container Registry), que é o serviço de registro de contêineres da AWS, e então enviada para o ECR. O SageMaker pode então puxar essa imagem do ECR para hospedar o endpoint de inferência. As outras opções estão incorretas porque: Enviar a imagem para o Amazon S3 não é o método padrão para registrar imagens de contêineres para o SageMaker; o ECR é o serviço apropriado. Fazer upload da imagem para o Docker Hub não é o método preferencial para integração com o SageMaker em um ambiente AWS, pois o ECR oferece integração nativa e segurança aprimorada. Configurar credenciais do Docker Hub não é necessário se você estiver usando o Amazon ECR.