Ein ML-Ingenieur hat ein binäres Klassifizierungsmodell außerhalb von SageMaker erstellt und die Modellartefakte in S3 gespeichert. Der Ingenieur und ein SageMaker Canvas-Benutzer befinden sich in derselben SageMaker-Domain. Welche Anforderungen müssen erfüllt sein, damit der Ingenieur das Modell für den Canvas-Benutzer freigeben kann? (Wählen Sie zwei.)

Damit ein extern erstelltes Modell in SageMaker Canvas verwendet werden kann, muss es in der SageMaker Model Registry registriert werden. Dies ermöglicht die Versionskontrolle, Metadatenverwaltung und die Integration in andere SageMaker-Dienste wie Canvas. Zusätzlich benötigt der Canvas-Benutzer, der das Modell nutzen möchte, entsprechende Berechtigungen für den S3-Bucket, in dem die Modellartefakte gespeichert sind. Ohne diese S3-Berechtigungen kann Canvas nicht auf die Modelldateien zugreifen. Die Option, dass Ingenieur und Benutzer in separaten Domains sein müssen, ist falsch; sie können in derselben Domain sein. Das Listing auf dem AWS Marketplace ist für die interne Freigabe nicht erforderlich. Die Bereitstellung auf einem SageMaker-Endpunkt ist ein Schritt nach der Modellregistrierung und -auswahl in Canvas, nicht eine Voraussetzung für die Freigabe des Modells selbst.