Sie entwickeln ein TensorFlow-Projekt, das Amazon SageMaker für das Training verwendet, aber für längere Zeit offline ohne WLAN sein wird. Welcher Ansatz ermöglicht es Ihnen, mit minimalen Änderungen lokal weiterzuarbeiten?

Die korrekte Option ermöglicht die lokale Weiterentwicklung mit minimalen Änderungen, da sie die SageMaker-Trainingsumgebung exakt repliziert. Durch das Herunterladen des offiziellen TensorFlow-Docker-Containers von SageMaker und die Nutzung des SageMaker Python SDK kann der Code lokal in einer identischen Umgebung getestet werden, was die Kompatibilität mit SageMaker gewährleistet. Die Installation von Python und boto3 allein reicht nicht aus, um die SageMaker-Umgebung nachzubilden, da wichtige Abhängigkeiten und Konfigurationen fehlen. Das Herunterladen von TensorFlow von tensorflow.org und das manuelle Emulieren der SageMaker-Umgebung ist aufwendig und fehleranfällig. Das Herunterladen des SageMaker-Notebooks und die Installation von Jupyter ermöglichen zwar die Bearbeitung des Codes, replizieren aber nicht die spezifische SageMaker-Trainingsumgebung, die für das Testen des TensorFlow-Projekts entscheidend ist.