Sie verfügen über historische Trainingsdaten, die in Amazon RDS gespeichert sind, und möchten ein SageMaker-Modell mithilfe dieser Daten für einen End-to-End-Produktions-Workflow trainieren. Welcher Ansatz wird empfohlen, um die RDS-Daten für das Training in SageMaker zu integrieren?
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Richtige Antwort: Exportieren oder übertragen Sie die Daten von Microsoft SQL Server mit AWS Data Pipeline nach Amazon S3 und verwenden Sie dann den S3-Speicherort für das SageMaker-Training..
Warum dies die Antwort ist
Die empfohlene Methode ist, die Daten von RDS nach Amazon S3 zu exportieren und dann SageMaker auf S3 zugreifen zu lassen. Amazon S3 ist der bevorzugte Datenspeicher für SageMaker-Trainingsjobs, da es hoch skalierbar, kostengünstig und eng in SageMaker integriert ist. AWS Data Pipeline kann verwendet werden, um diesen Export zu automatisieren. Eine direkte Verbindung zur Datenbank vom Notebook aus ist ineffizient und unsicher für große Datensätze. DynamoDB und ElastiCache sind für andere Anwendungsfälle optimiert (NoSQL-Datenbank bzw. In-Memory-Caching) und nicht die primäre Wahl für das Speichern großer Trainingsdatensätze für SageMaker.
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