あるMLエンジニアが、4つのモデル（それぞれ異なるフレームワークで構築されている）をSageMaker推論パイプラインにデプロイし、クライアントが各モデルに対してinvoke_endpointを呼び出せるようにする必要があります。これらの要件を満たす費用対効果の高いソリューションはどれですか？

SageMakerマルチコンテナエンドポイントは、異なるフレームワークで構築された複数のモデルを単一のエンドポイントにデプロイできるため、この要件に最適です。これにより、各モデルが独自のコンテナで実行され、独立した環境で処理されます。単一のエンドポイントURLで複数のモデルを呼び出せるため、クライアント側の複雑さが軽減され、インフラストラクチャのコストも削減されます。 SageMakerマルチモデルエンドポイントは、同じフレームワークで構築された多数のモデルをデプロイする場合に費用対効果が高いですが、異なるフレームワークには対応していません。複数のSageMakerシングルモデルエンドポイントを作成すると、管理が複雑になり、コストが増大します。SparkMLジョブはデータ処理には適していますが、リアルタイム推論エンドポイントのデプロイには直接関係ありません。