AcmeRetail verwendet die SageMaker Model Registry, um produktionsreife Modelle zu verwalten. Das ML-Team möchte eine automatisierte Bereitstellung für einen Staging-Endpunkt konfigurieren, sobald eine neue Modellpaketversion in der Registry genehmigt wird. Welches Design löst zuverlässig eine automatisierte Bereitstellung aus, wenn eine Modellpaketversion auf „Approved“ gesetzt wird?

Die korrekte Lösung nutzt Amazon EventBridge, um auf den Statuswechsel eines SageMaker-Modellpakets zu reagieren. Wenn der Status auf "Approved" gesetzt wird, löst EventBridge eine AWS Lambda-Funktion oder eine Step Functions State Machine aus. Diese wiederum orchestriert die Bereitstellung des Modells, indem sie die SageMaker-APIs CreateModel, CreateEndpointConfig und UpdateEndpoint (oder CreateEndpoint) aufruft. Dies ist der empfohlene Weg für eine automatisierte Bereitstellung. Die Option mit dem Kontrollkästchen zur automatischen Bereitstellung ist falsch, da SageMaker Model Registry keine solche integrierte Funktion zur automatischen Bereitstellung auf Endpunkte bietet. Die S3 PutObject EventBridge-Regel ist ungeeignet, da sie auf S3-Objektänderungen reagiert und nicht auf den Genehmigungsstatus eines Modellpakets. CloudWatch Events in Kombination mit CodeDeploy ist ebenfalls nicht der richtige Ansatz, da CodeDeploy für die Bereitstellung von Anwendungs-Code und nicht direkt für SageMaker-Modell-Endpunkte konzipiert ist.