機械学習チームは、外部アセットを必要とするカスタムトレーニングアルゴリズムをSageMakerで実行しています。彼らはアルゴリズムコードとアルゴリズム固有のパラメータの両方をSageMakerに送信する必要があります。SageMakerでカスタムアルゴリズムを構築して提供するために、どの2つのAWSサービスを使用すべきですか？（2つ選択してください。）

カスタムトレーニングアルゴリズムは、通常Dockerコンテナとしてパッケージ化されます。Amazon ECRは、これらのDockerイメージを保存および管理するためのマネージド型コンテナレジストリサービスです。SageMakerは、トレーニングジョブを実行する際にECRからコンテナイメージをプルします。また、アルゴリズム固有のパラメータや外部アセット（データセット、モデルアーティファクトなど）は、Amazon S3に保存するのが一般的です。S3は、スケーラブルで耐久性のあるオブジェクトストレージサービスであり、SageMakerはトレーニングジョブの実行中にS3からこれらのアセットを簡単に読み込むことができます。AWS Secrets Managerは機密情報の管理に、AWS CodeStarは開発ワークフローの統合に、Amazon ECSはコンテナオーケストレーションに使用されますが、カスタムアルゴリズムの構築と提供の主要なサービスではありません。