Компания планирует добавить внутренний интерфейс вопросов и ответов на основе генеративного ИИ, используя популярную LLM с открытым исходным кодом. Какие два шага позволят развернуть интерфейс с наименьшими операционными издержками? (Выберите два варианта.)

Использование Amazon SageMaker JumpStart для развертывания LLM значительно снижает операционные издержки, так как JumpStart предоставляет готовые модели и решения, упрощая развертывание и управление LLM без необходимости вручную настраивать инфраструктуру. Создание внешнего HTML-интерфейса с использованием Amazon API Gateway WebSocket API и функций AWS Lambda также минимизирует операционные издержки, поскольку это бессерверное решение, которое автоматически масштабируется и оплачивается только за фактическое использование, устраняя необходимость в управлении серверами. Загрузка LLM в виде .zip-файла и развертывание на инстансе Amazon EC2 с GPU требует ручного управления инфраструктурой и масштабированием, что увеличивает операционные издержки. Amazon QuickSight и Amazon Lex не подходят для создания пользовательского интерфейса для произвольного LLM-интерфейса вопросов и ответов; QuickSight предназначен для бизнес-аналитики, а Lex — для создания чат-ботов с предопределенными намерениями, а не для гибкого взаимодействия с LLM.