Une entreprise exécute des scripts d'entraînement PyTorch personnalisés et utilise des jeux de données propriétaires sur site. Elle doit migrer ces modèles vers AWS avec un minimum d'effort. Quelle approche nécessite le moins de travail pour la migration ?

L'utilisation du mode script de SageMaker avec les conteneurs de framework fournis (images préfabriquées) est l'approche la moins coûteuse en termes d'effort. Cela permet à l'entreprise de réutiliser ses scripts PyTorch existants avec des modifications minimales, car SageMaker gère l'environnement d'exécution et les dépendances via ses images Docker pré-configurées pour PyTorch. Les algorithmes intégrés de SageMaker nécessiteraient une réécriture complète des scripts d'entraînement. La construction et la gestion d'un conteneur personnalisé impliquent un effort de développement et de maintenance Docker significatif. L'achat de modèles sur AWS Marketplace ne répond pas à l'exigence d'utiliser des scripts d'entraînement personnalisés et des jeux de données propriétaires.