ある企業は、カスタムのPyTorchトレーニングスクリプトと独自のデータセットをオンプレミスで実行しており、これらのモデルを最小限の労力でAWSに移行する必要があります。移行に必要な作業が最も少ないアプローチはどれですか？

SageMakerスクリプトモードは、既存のPyTorchトレーニングスクリプトを最小限の変更でAWS SageMaker上で実行できるため、最も労力が少ないアプローチです。SageMakerが提供するフレームワークコンテナ（既成イメージ）には、PyTorchとその依存関係がプリインストールされており、インフラストラクチャの管理なしにすぐに利用できます。 SageMakerの組み込みアルゴリズムは、カスタムPyTorchスクリプトを直接サポートしないため、スクリプトの書き換えが必要になります。カスタムコンテナの構築と管理は、環境設定や依存関係の解決に手間がかかります。AWS Marketplaceからのモデル購入は、既存のカスタムモデルの移行とは異なるため、要件を満たしません。