FinPredict запускает множество последовательных обучающих заданий с одним и тем же типом инстанса и хотел бы уменьшить задержку при запуске. Они рассматривают возможность включения SageMaker Warm Pools для повторного использования подготовленной инфраструктуры между заданиями. Какое утверждение правильно описывает, что предоставляют warm pools, и важное ограничение, которое необходимо учитывать?

Правильный ответ точно описывает функциональность SageMaker Warm Pools. Warm pools действительно сокращают задержку запуска, повторно используя подготовленные инстансы EC2 для последовательных заданий одного типа инстанса, и позволяют настроить продолжительность их активности (keep-alive). Однако они не сохраняют содержимое файловой системы контейнера или каталога /opt/ml между заданиями. Это означает, что для сохранения контрольных точек, моделей или других артефактов необходимо использовать внешние хранилища, такие как Amazon S3 или Amazon EBS. Неправильные варианты: Второй вариант неверен, потому что warm pools не сохраняют файловую систему контейнера между заданиями. Третий вариант неверен, так как warm pools привязаны к определенному типу инстанса и не могут использоваться взаимозаменяемо для разных типов или зон доступности. Четвертый вариант неверен, поскольку warm pools доступны как для заданий по требованию, так и для спотовых заданий, и их продолжительность keep-alive настраивается.