Ein Unternehmen verfügt über 6 TB an beschrifteten Trainingsdaten, die auf einer Amazon FSx for NetApp ONTAP SVM in derselben VPC wie Amazon SageMaker gespeichert sind. Ein ML-Ingenieur muss diese Trainingsdaten für SageMaker-Trainingsaufträge zugänglich machen. Welche Option erfüllt diese Anforderung?

Die korrekte Option ist, das FSx for ONTAP-Dateisystem als Volume auf der SageMaker-Instanz zu mounten. Amazon FSx for NetApp ONTAP bietet NFS-Schnittstellen, die direkt von SageMaker-Trainingsinstanzen gemountet werden können. Dies ermöglicht den direkten Zugriff auf die großen Trainingsdatenmengen, ohne sie kopieren zu müssen, was effizient und kostengünstig ist. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Das Erstellen eines S3-Buckets und die Verwendung von Mountpoint for Amazon S3 würde bedeuten, die Daten von FSx nach S3 zu kopieren, was zusätzliche Kosten und Zeit verursacht. SageMaker Data Wrangler ist primär für die Datenaufbereitung gedacht und bietet keine direkte Mount-Funktionalität für Dateisysteme auf Trainingsinstanzen. Es ist nicht für den direkten Zugriff auf große Trainingsdatensätze während des Trainings konzipiert.