Une entreprise va ajouter une interface interne de questions-réponses basée sur l'IA générative, en utilisant un LLM open source populaire. Quelles sont les deux étapes qui permettront de déployer l'interface avec le moins de frais opérationnels ? (Choisissez-en deux.)

Utiliser Amazon SageMaker JumpStart pour déployer le LLM est la meilleure option car il fournit des modèles pré-entraînés et des solutions d'infrastructure optimisées, réduisant ainsi la complexité et les frais opérationnels liés au déploiement d'un LLM open source. Télécharger le LLM sous forme de fichier .zip et le déployer sur une instance EC2 nécessite une gestion manuelle de l'infrastructure et de l'optimisation, ce qui augmente les frais opérationnels. Créer une interface HTML frontend avec Amazon API Gateway (WebSocket) et AWS Lambda est une solution serverless et scalable pour gérer l'interaction utilisateur. Cela minimise les frais opérationnels car vous ne payez que pour les ressources utilisées. Amazon QuickSight est un service de BI et n'est pas adapté pour créer une interface utilisateur interactive de questions-réponses. Amazon Lex est un service de chatbot conversationnel, mais pour une interface de questions-réponses basée sur un LLM existant, une interface HTML/API Gateway/Lambda offre plus de flexibilité et de contrôle sur l'intégration.