ML-инженер создал модель бинарной классификации вне SageMaker и сохранил артефакты модели в S3. Инженер и пользователь SageMaker Canvas находятся в одном домене SageMaker. Какие требования должны быть выполнены, чтобы инженер мог поделиться моделью с пользователем Canvas? (Выберите два.)

Чтобы пользователь SageMaker Canvas мог использовать модель, созданную вне SageMaker, необходимо выполнить два ключевых условия. Во-первых, модель должна быть зарегистрирована в SageMaker Model Registry. Это позволяет Canvas обнаруживать и импортировать модель для дальнейшего использования. Во-вторых, пользователь Canvas (или роль IAM, которую он использует) должен иметь соответствующие разрешения на доступ к S3-корзине, где хранятся артефакты модели. Без этих разрешений Canvas не сможет загрузить необходимые файлы модели. Неверные варианты: ML-инженер и пользователь Canvas должны принадлежать к разным доменам SageMaker: Наоборот, для упрощения совместной работы они часто находятся в одном домене. ML-инженер должен разместить модель на AWS Marketplace: Это не является обязательным требованием для совместного использования модели внутри организации. ML-инженер должен развернуть модель на конечной точке SageMaker: Хотя развертывание модели является частью рабочего процесса, для импорта модели в Canvas это не требуется. Canvas может развернуть модель самостоятельно после импорта.