Une entreprise dispose de 6 To de données d'entraînement étiquetées stockées sur une SVM Amazon FSx for NetApp ONTAP dans le même VPC qu'Amazon SageMaker. Un ingénieur ML doit rendre ces données d'entraînement accessibles aux tâches d'entraînement SageMaker. Quelle option répond à cette exigence ?

Le montage du système de fichiers FSx for ONTAP en tant que volume sur l'instance SageMaker est la méthode directe et efficace pour rendre les données accessibles. SageMaker peut monter des systèmes de fichiers NFS (Network File System), et FSx for ONTAP est compatible NFS, permettant ainsi aux tâches d'entraînement d'accéder directement aux 6 To de données sans les déplacer. Créer un compartiment Amazon S3 et utiliser Mountpoint for Amazon S3 pour lier ce compartiment S3 au système de fichiers FSx for ONTAP n'est pas nécessaire et ajoute une couche de complexité et de latence. Les options impliquant SageMaker DataWrangler (créer une connexion de catalogue de données ou établir une connexion directe) sont destinées à la préparation et à l'ingestion de données, pas à l'accès direct aux données d'entraînement pour les tâches d'entraînement SageMaker.