DataStream Inc. quiere una canalización de CI/CD repetible para el desarrollo de modelos que: se active con las confirmaciones de Git, ejecute pruebas unitarias y verificaciones estáticas, active el entrenamiento de SageMaker Pipelines, registre un modelo en el Model Registry y lo promueva a un endpoint de producción después de la aprobación manual. El equipo prefiere usar las herramientas administradas de SageMaker para aprovisionar la infraestructura de CI/CD (CodePipeline, CodeBuild, roles de IAM). ¿Qué enfoque satisface mejor sus requisitos con un mínimo de canalizaciones construidas manualmente y se integra con SageMaker Studio para la incorporación de desarrolladores?

La opción correcta es crear un SageMaker Project a partir de la plantilla MLOps (CI/CD) incorporada porque esta solución está diseñada específicamente para los requisitos de MLOps. Aprovisiona automáticamente la infraestructura necesaria (CodeCommit/GitHub, CodeBuild, CodePipeline) y configura las etapas para pruebas, entrenamiento con SageMaker Pipelines, registro de modelos y aprobación manual para la promoción a producción. Esto minimiza la construcción manual de canalizaciones y se integra con SageMaker Studio para una fácil incorporación de desarrolladores. Las otras opciones son menos eficientes o no cumplen completamente los requisitos: Crear plantillas de CloudFormation manualmente requiere un esfuerzo considerable para replicar la funcionalidad de MLOps Project. Usar solo CodeBuild para orquestar todo es menos robusto que CodePipeline para flujos de trabajo CI/CD complejos y carece de la gestión de modelos integrada. Un webhook personalizado con Lambda es una solución más compleja y menos administrada, que no aprovecha las capacidades de CI/CD de SageMaker ni la orquestación de CodePipeline.