SmartRetail stocke des dizaines de modèles d'inférence dans un magasin de modèles S3 et utilise un point de terminaison multi-modèle SageMaker sur une instance ml.m5.xlarge pour les héberger. Un développeur doit invoquer un modèle spécifique nommé retail-v3-2025.tar.gz à partir du point de terminaison multi-modèle en utilisant l'API d'exécution SageMaker. Quelle approche d'invocation chargera et exécutera ce modèle spécifique au moment de la requête ?

La bonne approche pour invoquer un modèle spécifique sur un point de terminaison multi-modèle SageMaker est d'utiliser le paramètre TargetModel dans l'API InvokeEndpoint ou l'en-tête HTTP X-Amzn-SageMaker-Target-Model. Ces méthodes indiquent au conteneur multi-modèle quel artefact de modèle charger et exécuter à partir du magasin de modèles S3 associé au point de terminaison. L'option "Appelez InvokeEndpoint avec ModelName='retail-v3-2025'" est incorrecte car ModelName est utilisé pour spécifier un modèle SageMaker lors de la création d'un point de terminaison, pas pour cibler un modèle spécifique au sein d'un point de terminaison multi-modèle existant. L'option "Placez le nom de l'artefact du modèle dans l'en-tête Content-Type" est incorrecte car l'en-tête Content-Type est destiné à spécifier le format des données d'entrée, et non le modèle à invoquer. L'option "Créez une nouvelle ressource SageMaker Model..." est incorrecte car elle va à l'encontre du but d'un point de terminaison multi-modèle, qui est de consolider plusieurs modèles sur une seule instance pour optimiser les coûts et la gestion.