Une équipe e-commerce entraîne un grand modèle de classification d'images avec 10 000 classes sur de nombreuses itérations d'entraînement. Elle doit minimiser les frais opérationnels et les coûts tout en évitant la perte de travail et le réentraînement. Quelle approche répond le mieux à ces besoins ?

L'entraînement Spot géré de SageMaker, combiné au checkpointing, est la solution la plus efficace. SageMaker gère automatiquement les instances Spot EC2, y compris les interruptions, et redémarre l'entraînement à partir du dernier checkpoint, minimisant ainsi la perte de travail et le réentraînement. Cela réduit considérablement les coûts opérationnels et les frais. L'exécution de tâches AWS Batch avec des instances Spot peut être complexe à gérer pour le checkpointing et la reprise. L'utilisation de l'avis d'interruption Spot nécessite une logique personnalisée pour sauvegarder le modèle, ce qui augmente la complexité opérationnelle. AWS Lambda n'est pas adapté aux tâches d'entraînement de modèles volumineux et de longue durée en raison de ses limitations de temps d'exécution et de mémoire.