翌日の株価を予測するために、モデルを毎晩1回実行する必要があります。入力は、その日に収集された3MBのデータで、推論は1分以内に完了します。これらの要件を満たすために、Amazon SageMakerでこのモデルをどのようにデプロイすべきですか？

このシナリオでは、モデルは1日1回実行され、推論は1分以内に完了する必要があります。Amazon SageMakerサーバーレス推論エンドポイントは、予測可能なリクエストパターンがない断続的なワークロードに最適です。モデルがアイドル状態のときにコンピューティングリソースを自動的にスケールダウンし、リクエストが来たときにスケールアップするため、コスト効率が高くなります。MaxConcurrencyを1に設定することで、一度に処理されるリクエストが1つに制限され、このユースケースの要件に合致します。 マルチモデルのサーバーレスエンドポイントは複数のモデルをホストする場合に有効ですが、このケースでは単一モデルです。非同期推論エンドポイントは推論時間が長い場合や大量のデータ処理に適していますが、このケースでは推論は1分以内です。リアルタイムエンドポイントは継続的なトラフィックに適しており、アイドル時に0にスケールする設定は可能ですが、サーバーレスエンドポイントの方が断続的なワークロードにはより最適化されています。