ML 엔지니어는 AWS CloudFormation을 사용하여 Amazon SageMaker 엔드포인트가 호스팅할 ML 모델을 생성해야 합니다. 엔지니어는 해당 모델을 나타내기 위해 어떤 CloudFormation 리소스를 선언해야 합니까?

AWS::SageMaker::Model은 Amazon SageMaker에서 ML 모델을 나타내는 CloudFormation 리소스입니다. 이 리소스는 모델 아티팩트의 위치(S3 URI)와 모델을 실행하는 데 사용될 Docker 이미지(추론 컨테이너)를 정의합니다. 모델이 정의된 후에는 AWS::SageMaker::EndpointConfig를 사용하여 엔드포인트 구성을 생성하고, AWS::SageMaker::Endpoint를 사용하여 실제 실시간 추론 엔드포인트를 배포할 수 있습니다. AWS::SageMaker::Endpoint는 배포된 모델을 호스팅하는 실제 엔드포인트이며, 모델 자체를 정의하지 않습니다. AWS::SageMaker::NotebookInstance는 SageMaker 노트북 인스턴스를 생성하는 데 사용되며, 모델 정의와는 관련이 없습니다. AWS::SageMaker::Pipeline은 ML 워크플로우를 자동화하는 SageMaker 파이프라인을 정의하는 리소스입니다.