Zespół e-commerce trenuje duży model klasyfikacji obrazów z 10 000 klasami w wielu iteracjach treningowych. Muszą zminimalizować narzut operacyjny i koszty, jednocześnie unikając utraty pracy i ponownego trenowania. Które podejście najlepiej spełnia te potrzeby?

Trening zarządzany przez SageMaker Spot z włączonym checkpointingiem jest najlepszym rozwiązaniem, ponieważ minimalizuje narzut operacyjny i koszty, jednocześnie zapewniając odporność na przerwania. SageMaker automatycznie zarządza instancjami Spot i wznawia trening od ostatniego punktu kontrolnego w przypadku przerwania, zapobiegając utracie pracy. AWS Batch z instancjami Spot wymaga większego zarządzania i konfiguracji odzyskiwania po przerwaniu. Użycie samych instancji Spot EC2 wymaga ręcznego zarządzania przerwaniami i zapisywaniem migawek, co zwiększa złożoność. AWS Lambda nie jest odpowiednia do długotrwałego treningu dużych modeli ze względu na ograniczenia czasu wykonania i pamięci.