一家公司使用 Amazon SageMaker 和 EC2 实例进行训练和推理，并希望在不改变当前架构的情况下降低训练成本。训练作业可以容忍中断，并且可以等待数天才能获得结果。该公司应该使用哪种资源组合来最经济高效地降低成本？（选择两项）

竞价实例（Spot Instances）提供大幅折扣，但可能随时中断。由于训练作业可以容忍中断且可等待数天，因此竞价实例是降低成本的理想选择。检查点（Checkpoints）允许模型在训练过程中保存其状态。当使用竞价实例时，如果实例被中断，检查点可以确保训练从上次保存的状态恢复，而无需从头开始，从而避免了重复计算的浪费，进一步提高了成本效益。 按需实例（On-Demand Instances）价格最高，不符合降低成本的目标。预留实例（Reserved Instances）适用于长期、稳定的工作负载，但对于可中断且时间不敏感的训练作业，竞价实例更为经济。增量训练（Incremental training）是一种训练技术，与成本降低没有直接关系，它关注的是在现有模型基础上继续训练。