Un equipo tiene un script de entrenamiento de TensorFlow que actualmente ejecutan localmente y quieren entrenar en SageMaker de la manera más rentable posible. ¿Qué configuración del estimador de TensorFlow reducirá más el costo de entrenamiento sin dejar de usar el script existente?

La opción correcta es la que combina el uso de SageMaker Training Compiler con el entrenamiento spot gestionado. SageMaker Training Compiler optimiza el rendimiento del entrenamiento, lo que reduce el tiempo de ejecución y, por lo tanto, el costo. El entrenamiento spot gestionado utiliza instancias EC2 Spot, que son significativamente más baratas que las instancias bajo demanda, y SageMaker gestiona automáticamente las interrupciones, lo que lo hace ideal para reducir costos sin sacrificar la ejecución del script existente. Las otras opciones son menos efectivas para la reducción de costos: Habilitar solo Training Compiler reduce el costo al acelerar el entrenamiento, pero no aprovecha el ahorro de las instancias Spot. Modificar el script para paralelismo de datos distribuido podría mejorar el rendimiento, pero requiere cambios en el código y no garantiza una reducción de costos tan significativa como las instancias Spot. Configurar MaxWaitTimeInSeconds igual a MaxRuntimeInSeconds no tiene un impacto directo en la reducción de costos; solo define el tiempo máximo que SageMaker esperará para adquirir una instancia Spot.