FinPredict exécute de nombreux jobs d'entraînement consécutifs avec le même type d'instance et souhaite réduire la latence de démarrage. Ils envisagent d'activer les SageMaker Warm Pools pour réutiliser l'infrastructure provisionnée entre les jobs. Quelle affirmation décrit correctement ce que les warm pools fournissent et une limitation importante à prendre en compte ?

Les warm pools de SageMaker réduisent la latence de démarrage en maintenant les instances EC2 provisionnées après la fin d'un job, les rendant disponibles pour le job suivant du même type d'instance. La durée de maintien en vie est configurable. Cependant, les warm pools ne conservent pas l'état du système de fichiers du conteneur (comme /opt/ml) entre les jobs. Il est donc crucial de persister les checkpoints et artefacts vers S3 ou un volume persistant si vous en avez besoin pour des jobs ultérieurs. Les autres options sont incorrectes car : Les warm pools ne persistent pas automatiquement le système de fichiers complet du conteneur. Les warm pools sont spécifiques au type d'instance et ne sont pas interchangeables entre différents types d'instances ou zones de disponibilité. Les warm pools sont disponibles pour les jobs d'entraînement à la demande et spot, et peuvent être configurés avec une durée de maintien en vie.