Una empresa tiene un modelo de clasificación de imágenes y quiere implementarlo para que una aplicación web pueda obtener predicciones sin que la empresa administre ningún servidor. ¿Qué solución satisface este requisito?

Amazon SageMaker Serverless Inference es la solución correcta porque permite implementar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de configurar ni administrar la infraestructura subyacente. Se escala automáticamente según la demanda, lo que es ideal para aplicaciones web con patrones de tráfico variables y elimina la necesidad de administrar servidores, cumpliendo directamente con el requisito. Amazon CloudFront es un servicio de red de entrega de contenido (CDN) que acelera la entrega de contenido web, no un servicio para alojar y servir modelos de ML. Amazon API Gateway se utiliza para crear, publicar, mantener, monitorear y proteger API a cualquier escala, pero no aloja el modelo de ML en sí; necesitaría un backend, como una función de AWS Lambda o un endpoint de SageMaker, para procesar las predicciones. AWS Batch es un servicio para ejecutar cargas de trabajo por lotes de forma eficiente, no para servir predicciones en tiempo real a una aplicación web.