Un système enregistre de nouveaux documents dans S3 toutes les 3 secondes. Trois versions de modèle SageMaker existent pour classer chaque document, et l'entreprise souhaite déployer les trois pour classer chaque document entrant tout en minimisant la charge opérationnelle. Quelle approche de déploiement répond à cette exigence avec le moins d'effort de gestion ?

Déployer les trois modèles en tant que variantes de production sur un seul point de terminaison SageMaker est la solution la plus efficace. SageMaker permet de configurer plusieurs variantes de modèle sur un même point de terminaison, ce qui simplifie la gestion et la facturation. Une seule fonction Lambda, déclenchée par un événement S3, peut ensuite invoquer ce point de terminaison unique et spécifier quelle variante de modèle utiliser pour chaque appel, minimisant ainsi la charge opérationnelle. Les autres options sont moins optimales : Utiliser des tâches de transformation par lots SageMaker pour chaque document est inefficace pour un traitement en quasi temps réel toutes les 3 secondes, car les tâches par lots sont conçues pour des volumes de données plus importants et des latences plus élevées. Déployer chaque modèle sur son propre point de terminaison SageMaker augmente la complexité de gestion et les coûts, car chaque point de terminaison nécessite des ressources dédiées. Créer trois fonctions Lambda distinctes et trois notifications S3 est également plus complexe à gérer et à maintenir qu'une seule fonction et un seul point de terminaison.