Stai sviluppando un progetto TensorFlow che utilizza Amazon SageMaker per l'addestramento, ma sarai offline senza Wi-Fi per un periodo prolungato. Quale approccio ti consente di continuare a lavorare localmente con modifiche minime?

L'opzione corretta consente di replicare l'ambiente di addestramento di SageMaker in locale. Scaricando il container Docker di TensorFlow utilizzato da SageMaker, si ottiene un ambiente preconfigurato e compatibile. L'SDK Python di SageMaker include funzionalità per l'esecuzione locale degli script di addestramento, simulando il comportamento su SageMaker senza richiedere una connessione. Questo minimizza le modifiche al codice e garantisce che l'addestramento locale sia il più fedele possibile a quello su SageMaker. Installare solo Python e boto3 (prima opzione) non fornisce l'ambiente TensorFlow specifico di SageMaker, rendendo difficile la compatibilità. Scaricare TensorFlow da tensorflow.org (terza opzione) richiede di emulare manualmente l'ambiente SageMaker, un processo complesso e incline a errori. Scaricare il notebook e installare Jupyter (quarta opzione) permette di eseguire il codice, ma non replica l'ambiente di esecuzione containerizzato di SageMaker, che è fondamentale per la coerenza.