Hai addestrato un modello di regressione logistica scikit-learn in locale e ora vuoi distribuirlo su Amazon SageMaker solo per l'inferenza. Quali passaggi sono necessari affinché SageMaker possa ospitare il modello addestrato localmente?

Per distribuire un modello scikit-learn addestrato localmente su Amazon SageMaker per l'inferenza, è necessario fornire a SageMaker un modo per eseguire il codice di inferenza e accedere al modello. La creazione di un'immagine Docker personalizzata che include il codice di inferenza (ad esempio, uno script Python con un server web come Flask o Gunicorn per servire le previsioni) è il metodo standard. Questa immagine deve essere taggata con l'hostname del registro Amazon ECR (Elastic Container Registry) e poi caricata su ECR. SageMaker può quindi estrarre questa immagine da ECR per creare un endpoint di inferenza. Le altre opzioni sono errate perché: Caricare l'immagine su Amazon S3 non è corretto; S3 è per l'archiviazione di oggetti, non per immagini container eseguibili. Caricare l'immagine su Docker Hub non è il metodo preferito per l'integrazione con SageMaker; ECR è il servizio AWS nativo per i registri di container. Configurare le credenziali di Docker Hub non è necessario quando si utilizza ECR.