Una empresa creó un modelo de visión artificial y necesita seguimiento de versiones y orientación sobre los tipos de instancias EC2 para alojarlo en SageMaker. Nunca antes han alojado modelos en SageMaker. ¿Qué enfoque proporciona el versionado de modelos y las recomendaciones de tipos de instancias?

La opción correcta es registrar el modelo en SageMaker Model Registry y usar SageMaker Inference Recommender. SageMaker Model Registry es la solución nativa de SageMaker para el versionado, gestión y despliegue de modelos, lo que lo hace ideal para el seguimiento de versiones. SageMaker Inference Recommender es una herramienta diseñada específicamente para ayudar a los usuarios a elegir el tipo de instancia y la configuración de despliegue óptimos para sus modelos, basándose en la latencia y el rendimiento. Las opciones incorrectas son: Registrar el modelo en Amazon ECR: ECR es un registro de contenedores, no un registro de modelos con capacidades de versionado y gestión de metadatos específicas para ML. AWS Compute Optimizer proporciona recomendaciones para recursos de cómputo en general, no está optimizado para la inferencia de modelos de ML. Usar SageMaker Autopilot: Autopilot es una herramienta de ML automatizado para construir modelos, no para recomendar tipos de instancias de inferencia. Usar SageMaker Experiments: SageMaker Experiments es para el seguimiento y la comparación de experimentos de entrenamiento, no para recomendar tipos de instancias de inferencia.