Masz historyczne dane treningowe przechowywane w Amazon RDS i chcesz wytrenować model SageMaker, używając tych danych do produkcyjnego, kompleksowego przepływu pracy. Jakie jest zalecane podejście do pobrania danych z RDS do SageMaker w celu trenowania?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Wyeksportuj lub wypchnij dane z Microsoft SQL Server do Amazon S3 za pomocą AWS Data Pipeline, a następnie użyj lokalizacji S3 do trenowania SageMaker..
Dlaczego to jest odpowiedź
Eksportowanie danych do Amazon S3 za pomocą AWS Data Pipeline, a następnie użycie S3 do trenowania SageMaker, jest zalecanym podejściem. Amazon S3 jest skalowalnym i trwałym magazynem danych, który jest natywnie zintegrowany z SageMaker, co zapewnia efektywne i niezawodne ładowanie danych do trenowania. AWS Data Pipeline umożliwia automatyzację i orkiestrację przenoszenia danych z RDS do S3. Bezpośrednie pobieranie danych do sesji notebooka jest nieefektywne i może prowadzić do problemów z pamięcią przy dużych zbiorach danych. Przenoszenie danych do DynamoDB lub ElastiCache nie jest optymalne, ponieważ S3 jest preferowanym magazynem danych dla SageMaker ze względu na jego skalowalność i koszt-efektywność dla dużych zbiorów danych treningowych.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana