한 회사에서 인기 있는 오픈 소스 LLM을 사용하여 내부 생성형 AI Q&A 인터페이스를 추가할 예정입니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 인터페이스를 배포하는 두 가지 단계는 무엇입니까? (두 가지 선택)

Amazon SageMaker JumpStart는 인기 있는 오픈 소스 LLM을 사전 학습된 모델로 제공하여 배포를 간소화하고 운영 오버헤드를 최소화합니다. 이는 모델 호스팅 및 추론 엔드포인트 관리를 포함합니다. Amazon API Gateway WebSocket API와 AWS Lambda 함수를 사용하는 프런트엔드 HTML 인터페이스는 실시간 양방향 통신을 제공하여 Q&A 인터페이스에 적합하며, 서버리스 아키텍처로 운영 오버헤드를 줄입니다. LLM을 .zip 파일로 다운로드하여 EC2에 배포하는 것은 수동 구성이 많아 운영 오버헤드가 높습니다. Amazon QuickSight는 비즈니스 인텔리전스 도구이며, Amazon Lex는 챗봇 서비스로, 둘 다 생성형 AI Q&A 인터페이스의 프런트엔드 UI를 직접 구축하는 데 적합하지 않습니다.