Vous avez entraîné un modèle de régression logistique scikit-learn localement et souhaitez maintenant le déployer sur Amazon SageMaker uniquement pour l'inférence. Quelles sont les étapes requises pour que SageMaker puisse héberger le modèle entraîné localement ?

Pour déployer un modèle entraîné localement sur SageMaker pour l'inférence, vous devez fournir à SageMaker un conteneur Docker contenant votre code d'inférence. La première étape est de créer cette image Docker. Ensuite, pour que SageMaker puisse y accéder, cette image doit être stockée dans Amazon ECR (Elastic Container Registry). Vous devez donc taguer l'image avec l'URL de votre dépôt ECR et la pousser vers ECR. SageMaker utilisera ensuite cette image ECR pour créer un point de terminaison d'inférence. Les autres options sont incorrectes car : Télécharger l'image vers Amazon S3 n'est pas la méthode standard pour héberger des images Docker pour SageMaker. Télécharger l'image vers Docker Hub n'est pas la méthode préférée pour l'intégration avec SageMaker, qui utilise ECR pour une meilleure sécurité et intégration. Configurer les identifiants Docker Hub n'est pas pertinent si l'image est poussée vers ECR.