Un equipo de machine learning ejecuta un algoritmo de entrenamiento personalizado en SageMaker que necesita activos externos. Deben enviar tanto el código de su algoritmo como los parámetros específicos del algoritmo a SageMaker. ¿Qué dos servicios de AWS deberían usar para construir y suministrar un algoritmo personalizado en SageMaker? (Elija dos).

Para ejecutar un algoritmo de entrenamiento personalizado en SageMaker, se necesita un contenedor de Docker que contenga el código del algoritmo y sus dependencias. Amazon ECR es el servicio ideal para almacenar y gestionar estas imágenes de contenedor. SageMaker extrae la imagen del contenedor de ECR para ejecutar el trabajo de entrenamiento. Los activos externos y los parámetros específicos del algoritmo, como conjuntos de datos de entrenamiento, modelos preentrenados o archivos de configuración, se almacenan de forma segura y accesible en Amazon S3. SageMaker puede acceder a S3 para cargar estos activos durante el entrenamiento. AWS Secrets Manager no es para almacenar código o parámetros de algoritmos, sino para credenciales. AWS CodeStar es una suite de herramientas para desarrollo de software, no para almacenar activos de entrenamiento. Amazon ECS es un servicio de orquestación de contenedores, pero SageMaker gestiona la ejecución de los contenedores por sí mismo, utilizando ECR para las imágenes.