Компания имеет 6 ТБ размеченных обучающих данных, хранящихся на Amazon FSx for NetApp ONTAP SVM в том же VPC, что и Amazon SageMaker. Инженер машинного обучения должен сделать эти обучающие данные доступными для обучающих заданий SageMaker. Какой вариант соответствует этому требованию?

Правильный ответ — монтирование файловой системы FSx for ONTAP как тома на инстансе SageMaker. Amazon FSx for NetApp ONTAP предоставляет полностью управляемые файловые системы, которые можно монтировать непосредственно на инстансах SageMaker как POSIX-совместимые файловые системы. Это позволяет обучающим заданиям SageMaker напрямую получать доступ к 6 ТБ размеченных данных, хранящихся на FSx for ONTAP, обеспечивая высокую производительность и низкую задержку. Остальные варианты не подходят: Создание бакета Amazon S3 и использование Mountpoint for Amazon S3 для связывания этого бакета S3 с файловой системой FSx for ONTAP не является прямым способом доступа к данным FSx for ONTAP из SageMaker. Это добавило бы ненужный уровень сложности и потенциально снизило бы производительность. Создание подключения каталога данных из SageMaker Data Wrangler к файловой системе FSx for ONTAP или установка прямого соединения из SageMaker Data Wrangler с файловой системой FSx for ONTAP не подходят, потому что Data Wrangler предназначен для подготовки данных, а не для прямого доступа к данным во время обучения модели.