FinSight, ein Fintech-Startup, das in Konto 111122223333 in us-east-1 läuft, hat einen asynchronen SageMaker-Inferenz-Endpunkt für die aufwendige Dokumentenverarbeitung erstellt. Ihre Anforderung: bis zu 50 gleichzeitige Inferenzen pro Modell-Container zulassen und eine SNS-Benachrichtigung veröffentlichen, wenn jede asynchrone Inferenz abgeschlossen ist (Erfolg oder Fehler). Welche ZWEI Konfigurationsschritte muss ein ML-Ingenieur durchführen, um beide Anforderungen zu erfüllen?

Die erste korrekte Option erfüllt beide Anforderungen direkt über die Konfiguration des asynchronen Endpunkts. MaxConcurrentInvocationsPerInstance steuert die gleichzeitigen Inferenzen pro Container, und NotificationConfig in AsyncInferenceOutputConfig ermöglicht SNS-Benachrichtigungen für den Abschluss der Inferenz, wobei die entsprechende Berechtigung erteilt werden muss. Die zweite korrekte Option nutzt ebenfalls die asynchrone Endpunktkonfiguration. Während S3OutputPath für die Speicherung der Ergebnisse zuständig ist, kann eine S3-Ereignisbenachrichtigung bei Objekt-Erstellung (dem Inferenz-Ergebnis) ein SNS-Thema triggern, was die Benachrichtigungsanforderung erfüllt. Die anderen Optionen sind falsch, da sie entweder einen Echtzeit-Endpunkt vorschlagen, der nicht asynchron ist, oder falsche Konfigurationsparameter verwenden oder eine SageMaker Processing Job-Lösung vorschlagen, die nicht für die Bereitstellung von Modellen gedacht ist.