MLエンジニアは、SageMakerの処理ジョブ、トレーニングジョブ、およびパイプラインでカスタムPythonライブラリを利用できるようにする必要があります。実装の手間が最も少ないのは、次のどのオプションですか？

カスタムDockerイメージを構築し、Amazon ECRにプッシュしてSageMakerジョブとパイプラインで使用する方法は、カスタムライブラリを統合する最も効率的で推奨される方法です。このアプローチにより、環境の一貫性と再現性が確保され、SageMakerのすべてのコンポーネントで同じライブラリが利用可能になります。デフォルトのSageMakerコンテナに手動でインストールする方法は、コンテナが再起動されるたびに作業が失われるため、持続可能ではありません。SageMakerノートブックインスタンスを使用する方法は、処理ジョブやトレーニングジョブの実行には適しておらず、スケーラビリティや自動化のメリットがありません。EC2インスタンスで外部実行する方法は、SageMakerの統合されたワークフローを損ない、管理オーバーヘッドが増大します。