Un'azienda esegue script di training PyTorch personalizzati e set di dati proprietari on-premises e deve spostare questi modelli su AWS con il minimo sforzo. Quale approccio richiede il minor lavoro per la migrazione?

L'approccio più efficiente per migrare script di training PyTorch personalizzati su AWS con il minimo sforzo è utilizzare la modalità script di SageMaker con i container framework forniti da SageMaker. Questa opzione consente di riutilizzare direttamente il codice PyTorch esistente, specificando solo lo script di training e le dipendenze. SageMaker si occupa dell'ambiente di esecuzione, della gestione delle risorse e della scalabilità, riducendo significativamente il lavoro di configurazione. Utilizzare gli algoritmi integrati di SageMaker richiederebbe la riscrittura del codice per adattarlo a tali algoritmi, aumentando lo sforzo. Creare e gestire un container personalizzato su AWS offre flessibilità ma comporta un lavoro aggiuntivo significativo per la creazione, il mantenimento e l'ottimizzazione dell'immagine del container. Acquistare modelli da AWS Marketplace non è una migrazione dei modelli esistenti, ma l'acquisizione di nuovi modelli, il che non risponde al requisito di spostare i modelli proprietari.