FinSight, startup fintech działający na koncie 111122223333 w regionie us-east-1, zbudował asynchroniczny punkt końcowy SageMaker do wnioskowania (inference) dla intensywnego przetwarzania dokumentów. Ich wymaganie: zezwolić na maksymalnie 50 równoczesnych wnioskowań na kontener modelu i publikować powiadomienie SNS po zakończeniu każdego asynchronicznego wnioskowania (sukces lub porażka). Które DWA kroki konfiguracji musi wykonać inżynier ML, aby spełnić oba wymagania?

Pierwsza prawidłowa opcja bezpośrednio spełnia oba wymagania: MaxConcurrentInvocationsPerInstance kontroluje maksymalną liczbę równoczesnych wywołań na kontener, a NotificationConfig w AsyncInferenceOutputConfig służy do wysyłania powiadomień SNS po zakończeniu wnioskowania, co wymaga odpowiednich uprawnień. Druga prawidłowa opcja, choć nie jest to bezpośrednia konfiguracja punktu końcowego, jest alternatywnym sposobem na spełnienie wymogu powiadomień. Konfigurując S3OutputPath i włączając powiadomienia o zdarzeniach S3 do tematu SNS, można uzyskać powiadomienia o dostępności wyników. Nieprawidłowe opcje: Tworzenie standardowego punktu końcowego czasu rzeczywistego nie spełnia wymogu asynchronicznego wnioskowania. MaxConcurrentInvocationsPerModel nie jest poprawną właściwością do kontrolowania równoczesnych wywołań na instancję w asynchronicznym wnioskowaniu, a SageMaker nie dostarcza automatycznie komunikatów SNS bez jawnej konfiguracji. Użycie SageMaker Processing jest przeznaczone do zadań przetwarzania danych, a nie do asynchronicznego wnioskowania w czasie rzeczywistym.