Model ML będzie oceniał klientów w aplikacji online, aby określić, który produkt wyświetlić. Inżynier musi zminimalizować opóźnienie odpowiedzi. Jak należy wdrożyć model w SageMaker, aby spełnić wymagania niskiego opóźnienia?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Skonfiguruj punkt końcowy wnioskowania w czasie rzeczywistym (real-time inference endpoint)..
Dlaczego to jest odpowiedź
Punkt końcowy wnioskowania w czasie rzeczywistym (real-time inference endpoint) jest najlepszym wyborem, ponieważ jest przeznaczony do zastosowań wymagających natychmiastowych odpowiedzi, takich jak rekomendacje produktów w aplikacji online. Zapewnia niskie opóźnienia, ponieważ zasoby są stale uruchomione i gotowe do obsługi żądań. Transformacja wsadowa (batch transform) jest przeznaczona do przetwarzania dużych zestawów danych offline, a nie do interaktywnych aplikacji. Bezserwerowy punkt końcowy wnioskowania (serverless inference endpoint) może wprowadzać zimne starty, co zwiększa opóźnienia. Asynchroniczny punkt końcowy wnioskowania (asynchronous inference endpoint) jest przeznaczony do długotrwałych wnioskowań, gdzie natychmiastowa odpowiedź nie jest wymagana.
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