Un team di e-commerce addestra un modello di classificazione di immagini di grandi dimensioni con 10.000 classi attraverso molte iterazioni di training. Devono ridurre al minimo l'overhead operativo e i costi, evitando al contempo la perdita di lavoro e il re-training. Quale approccio soddisfa al meglio queste esigenze?

L'opzione corretta è utilizzare il training Spot gestito di SageMaker con checkpointing abilitato. SageMaker Managed Spot Training riduce i costi di training fino al 90% utilizzando istanze Spot e gestisce automaticamente le interruzioni, riprendendo il training dall'ultimo checkpoint salvato. Questo minimizza l'overhead operativo e previene la perdita di lavoro. Le altre opzioni sono meno ideali: Eseguire i job di training come job AWS Batch su istanze EC2 Spot richiede una gestione manuale più complessa del checkpointing e del ripristino rispetto a SageMaker. Eseguire il training su istanze EC2 Spot con avviso di interruzione Spot per salvare uno snapshot su S3 è un approccio manuale che non gestisce automaticamente il ripristino del training, aumentando l'overhead operativo. Eseguire i job di training utilizzando AWS Lambda non è adatto per modelli di classificazione di immagini di grandi dimensioni a causa dei limiti di tempo di esecuzione e di memoria di Lambda.