Een machine learning-team voert een aangepast trainingsalgoritme uit op SageMaker dat externe assets nodig heeft. Ze moeten zowel hun algoritmecode als algoritmespecifieke parameters indienen bij SageMaker. Welke twee AWS-services moeten ze gebruiken om een aangepast algoritme op SageMaker te bouwen en aan te leveren? (Kies er twee.)

Om een aangepast algoritme in SageMaker te trainen, is het essentieel om zowel de algoritmecode als de externe assets en parameters te beheren. Amazon S3 wordt gebruikt om de trainingsdata, modelartefacten en algoritmespecifieke parameters op te slaan. SageMaker kan deze gegevens direct van S3 lezen voor training en de output terugschrijven naar S3. Amazon Elastic Container Registry (ECR) is nodig om de Docker-image van het aangepaste algoritme op te slaan. SageMaker haalt deze containerimage op uit ECR om de trainingsjob uit te voeren, waardoor het algoritme in een geïsoleerde en reproduceerbare omgeving kan draaien. AWS Secrets Manager is niet primair bedoeld voor het opslaan van algoritmecode of parameters, maar voor geheimen zoals API-sleutels. AWS CodeStar is een ontwikkeltool voor CI/CD, niet voor het opslaan van algoritmes of data. Amazon ECS is een containerorkestratiedienst, maar SageMaker integreert direct met ECR voor het opslaan van containerimages.