Une entreprise a créé un modèle de vision par ordinateur et a besoin d'un suivi de version et de conseils sur les types d'instances EC2 pour l'hébergement sur SageMaker. Elle n'a jamais hébergé de modèles sur SageMaker auparavant. Quelle approche fournit le versionnement de modèle et des recommandations sur les types d'instances ?

L'enregistrement du modèle dans le SageMaker Model Registry est la bonne approche pour le versionnement des modèles, car il permet de cataloguer, de versionner et de gérer les modèles pour le déploiement. SageMaker Inference Recommender est le service approprié pour obtenir des recommandations sur les types d'instances EC2, car il teste et recommande les meilleures instances et configurations pour l'inférence. Stocker le modèle dans Amazon ECR est incorrect car ECR est un registre de conteneurs, pas un registre de modèles. AWS Compute Optimizer est un service général d'optimisation des ressources de calcul, mais il n'est pas spécifiquement conçu pour les recommandations d'inférence de modèles SageMaker. SageMaker Autopilot est un service d'apprentissage automatique automatique (AutoML) pour la création de modèles, pas pour les recommandations d'instances d'inférence. SageMaker Experiments est utilisé pour suivre les itérations et les performances des modèles pendant l'entraînement, pas pour recommander des types d'instances d'inférence.