Un ingénieur ML a créé un modèle de classification binaire en dehors de SageMaker et a stocké les artefacts du modèle dans S3. L'ingénieur et un utilisateur de SageMaker Canvas se trouvent dans le même domaine SageMaker. Quelles sont les exigences à respecter pour que l'ingénieur puisse partager le modèle avec l'utilisateur Canvas ? (Choisissez deux.)

Pour qu'un utilisateur SageMaker Canvas puisse accéder à un modèle créé en dehors de SageMaker et stocké dans S3, deux conditions essentielles doivent être remplies. Premièrement, le modèle doit être enregistré dans le SageMaker Model Registry. C'est le mécanisme centralisé de SageMaker pour cataloguer, versionner et gérer les modèles, ce qui est indispensable pour que Canvas puisse le découvrir et l'utiliser. Deuxièmement, l'utilisateur Canvas (ou le rôle IAM associé à son profil utilisateur) doit disposer des autorisations nécessaires pour accéder au compartiment S3 où sont stockés les artefacts du modèle. Sans ces autorisations, Canvas ne pourra pas récupérer les fichiers du modèle. Les autres options sont incorrectes car : L'ingénieur ML et l'utilisateur Canvas doivent être dans le même domaine SageMaker pour faciliter le partage direct, non dans des domaines distincts. Lister le modèle sur AWS Marketplace n'est pas une exigence pour le partage interne au sein d'un même domaine SageMaker. Déployer le modèle sur un point de terminaison SageMaker est une étape ultérieure pour l'inférence, non une condition préalable pour que Canvas puisse accéder au modèle.