あるチームが、現在ローカルで実行しているTensorFlowトレーニングスクリプトを、可能な限り費用対効果の高い方法でSageMakerでトレーニングしたいと考えています。既存のスクリプトを使用しながら、トレーニングコストを最も削減できるTensorFlow Estimatorの設定はどれですか？

このオプションが最も費用対効果が高いのは、SageMaker Training Compilerとマネージドスポットトレーニングの両方を活用しているためです。SageMaker Training Compilerは、トレーニングジョブの実行時間を短縮することでコストを削減します。usespotinstances=Trueを設定すると、マネージドスポットトレーニングが有効になり、オンデマンドインスタンスと比較して最大90%のコスト削減が期待できます。既存のスクリプトをそのまま使用できるため、変更の手間も最小限に抑えられます。 他のオプションでは、コンパイラのみ、または分散処理のみに焦点を当てており、スポットインスタンスによる大幅なコスト削減の機会を逃しています。MaxWaitTimeInSecondsをMaxRuntimeInSecondsと等しく設定することは、スポットインスタンスの利用可能性が低い場合にジョブが長時間待機する可能性があり、必ずしもコスト削減にはつながりません。