한 회사가 지속 가능성을 개선하기 위해 훈련 작업에서 사용되는 에너지 소비량과 컴퓨팅 리소스를 줄이려고 합니다. 훈련과 관련된 에너지 사용량과 컴퓨팅 비용을 줄이는 방법은 무엇입니까? (두 가지 선택)

Amazon SageMaker Debugger는 훈련 작업의 수렴 문제를 실시간으로 감지하여 불필요한 컴퓨팅 리소스 사용을 줄이고 에너지 소비를 절약합니다. 수렴하지 않는 훈련을 조기에 중단함으로써 낭비되는 자원을 방지할 수 있습니다. AWS Trainium 인스턴스는 딥러닝 훈련을 위해 특별히 설계된 고성능 칩으로, 동일한 훈련 작업을 더 빠르고 효율적으로 완료하여 컴퓨팅 시간과 에너지를 절약합니다. 데이터 레이블링에 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하는 것은 데이터 준비 단계에 해당하며 훈련 에너지 소비와 직접적인 관련이 없습니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 모델을 배포하는 것은 추론 단계에 해당하며 훈련 비용 절감과는 무관합니다. 분산 훈련은 대규모 모델 훈련 시간을 단축할 수 있지만, 전체 컴퓨팅 리소스 사용량이나 에너지 소비를 줄이는 것이 아니라 여러 인스턴스에 작업을 분산하여 더 많은 리소스를 사용할 수도 있습니다.