Un'azienda ha un modello di classificazione delle immagini e vuole implementarlo in modo che un'applicazione web possa ottenere previsioni senza che l'azienda gestisca alcun server. Quale soluzione soddisfa questo requisito?

Amazon SageMaker Serverless Inference è la soluzione più adatta perché consente di implementare modelli di machine learning senza dover gestire l'infrastruttura sottostante. Si adatta automaticamente al traffico, scalando da zero a migliaia di invocazioni, e si paga solo per il tempo di calcolo e la quantità di dati elaborati, soddisfacendo il requisito di non gestire server. Amazon CloudFront è una CDN (Content Delivery Network) e non è progettato per ospitare o eseguire modelli di machine learning. Amazon API Gateway può essere usato per esporre un endpoint per le previsioni, ma richiederebbe comunque un servizio backend (come AWS Lambda o EC2) per eseguire il modello, il che implicherebbe la gestione di server o risorse di calcolo. AWS Batch è un servizio per l'esecuzione di carichi di lavoro batch e non è ottimizzato per fornire previsioni in tempo reale a un'applicazione web.