Firma uruchamia niestandardowe skrypty szkoleniowe PyTorch i zastrzeżone zestawy danych lokalnie i musi przenieść te modele do AWS przy minimalnym wysiłku. Które podejście wymaga najmniejszego nakładu pracy w celu migracji?

Poprawna odpowiedź to użycie trybu skryptowego SageMaker z kontenerami frameworków dostarczonymi przez SageMaker. Tryb skryptowy SageMaker pozwala na uruchamianie istniejących skryptów PyTorch z minimalnymi modyfikacjami, wykorzystując gotowe obrazy kontenerów frameworków, które zawierają wszystkie niezbędne zależności. To znacznie redukuje wysiłek migracji, ponieważ nie trzeba tworzyć ani utrzymywać niestandardowych kontenerów. Użycie wbudowanych algorytmów SageMaker wymagałoby przepisania kodu, co jest bardziej pracochłonne. Budowanie i zarządzanie niestandardowym kontenerem w AWS wiąże się z większym nakładem pracy na konfigurację i utrzymanie. Zakup modeli z AWS Marketplace nie jest migracją istniejących modeli firmy, lecz ich zastąpieniem.