ML 전문가는 CPU 기반 EC2 온디맨드 인스턴스에서 DeepAR 예측 모델을 훈련하며, 훈련에 몇 시간이 걸립니다. 총 훈련 시간을 줄일 수 있는 두 가지 작업은 무엇입니까? (두 가지 선택)

DeepAR과 같은 딥러닝 모델은 GPU에서 훨씬 빠르게 훈련됩니다. CPU 기반 인스턴스를 GPU 기반 인스턴스로 교체하면 훈련 시간이 크게 단축됩니다. 또한, 여러 인스턴스를 병렬로 사용하여 훈련하는 분산 훈련은 전체 훈련 작업을 여러 인스턴스에 분할하여 처리함으로써 훈련 시간을 줄일 수 있습니다. 온디맨드 인스턴스를 스팟 인스턴스로 전환하는 것은 비용을 절감하지만 훈련 시간을 단축하지는 않습니다. 자동 모델 오토 스케일링은 배포된 모델의 추론 성능을 관리하는 데 사용되며 훈련 시간 단축과는 관련이 없습니다. 사전 훈련된 모델로 증분 훈련을 수행하는 것은 특정 시나리오에서 유용할 수 있지만, 문제에서 주어진 정보만으로는 항상 훈련 시간을 크게 줄인다고 보장할 수 없습니다.