Tiene un script de entrenamiento de TensorFlow (train.py) existente que lee datos de entrenamiento estáticos almacenados como archivos TFRecord. Necesita una solución de almacenamiento escalable para entrenar en Amazon SageMaker con la menor cantidad de cambios de código. ¿Qué enfoque minimiza el esfuerzo de desarrollo?

La opción correcta es cargar los archivos TFRecord en un bucket de Amazon S3 y apuntar el trabajo de entrenamiento de SageMaker a esa ubicación. SageMaker Script Mode permite ejecutar scripts de entrenamiento existentes (como train.py) con cambios mínimos o nulos, ya que SageMaker gestiona el entorno. Almacenar los datos en S3 es una solución escalable y nativa de la nube que se integra perfectamente con SageMaker. El script de TensorFlow puede leer directamente desde S3 sin necesidad de reformatear los datos, ya que SageMaker montará la ubicación de S3 como un sistema de archivos local dentro del contenedor de entrenamiento. Las otras opciones requieren cambios significativos: Apuntar a una ruta de sistema de archivos local no es escalable ni adecuado para SageMaker, que opera en un entorno distribuido. Modificar train.py para convertir a formato Protobuf o reformatear los datos con AWS Glue/Lambda implica un esfuerzo de desarrollo adicional y no es necesario, ya que TensorFlow puede leer TFRecords directamente desde S3.