Une équipe d'apprentissage automatique exécute un algorithme d'entraînement personnalisé sur SageMaker qui nécessite des ressources externes. Elle doit soumettre à SageMaker à la fois le code de son algorithme et les paramètres spécifiques à l'algorithme. Quels sont les deux services AWS qu'elle devrait utiliser pour créer et fournir un algorithme personnalisé sur SageMaker ? (Choisissez-en deux.)

Pour entraîner un algorithme personnalisé sur SageMaker, l'équipe doit fournir le code de l'algorithme et les données. Amazon S3 est le service de stockage d'objets idéal pour stocker les données d'entraînement, les scripts de l'algorithme et les artefacts du modèle. SageMaker peut facilement accéder aux données stockées dans S3. De plus, pour exécuter un algorithme personnalisé, SageMaker nécessite une image Docker contenant l'environnement d'exécution et le code de l'algorithme. Amazon Elastic Container Registry (ECR) est un registre de conteneurs Docker entièrement géré qui permet de stocker, gérer et déployer facilement ces images Docker. SageMaker extrait l'image de conteneur personnalisée d'ECR pour exécuter l'entraînement. AWS Secrets Manager est utilisé pour stocker des informations sensibles, pas le code ou les données d'entraînement. AWS CodeStar est un service de développement unifié, pas un stockage pour les images Docker ou les données. Amazon ECS est un service d'orchestration de conteneurs, mais ECR est spécifiquement pour le stockage des images de conteneurs utilisées par SageMaker.