Un ingeniero de ML debe usar AWS CloudFormation para crear el modelo de ML que alojará un endpoint de Amazon SageMaker. ¿Qué recurso de CloudFormation debe declarar el ingeniero para representar ese modelo?

La opción correcta es AWS::SageMaker::Model. Este recurso de CloudFormation se utiliza específicamente para declarar un modelo de Amazon SageMaker, que incluye la ubicación de los artefactos del modelo y la imagen del contenedor de inferencia. AWS::SageMaker::Endpoint es incorrecto porque representa el punto de acceso para realizar inferencias, no el modelo en sí. Un endpoint se asocia a una configuración de endpoint, que a su vez referencia uno o más modelos. AWS::SageMaker::NotebookInstance es incorrecto porque se refiere a un entorno de desarrollo basado en Jupyter, no a un modelo desplegable. AWS::SageMaker::Pipeline es incorrecto porque se utiliza para orquestar flujos de trabajo de ML, no para definir un modelo individual.