Несколько команд разработали модели прогнозирования локально с использованием Python с scikit-learn и TensorFlow. Компания должна перестроить и интегрировать эти модели в инфраструктуру ML, управляемую с помощью SageMaker, и добавить их в реестр моделей. Какой подход минимизирует операционные издержки?

Правильный подход минимизирует операционные издержки, поскольку он стандартизирует процесс разработки и развертывания моделей в рамках управляемой среды SageMaker. Перенос кода и переобучение моделей непосредственно в SageMaker позволяет использовать встроенные возможности SageMaker для обучения, развертывания и управления жизненным циклом моделей (MLOps), включая регистрацию в реестре моделей. Это устраняет необходимость в сложных интеграциях или поддержке пользовательских контейнеров, что снижает накладные расходы на обслуживание. Другие варианты менее оптимальны: Экспорт моделей в S3 с последующим использованием API Gateway и Lambda для вызова конечных точек SageMaker добавляет ненужную сложность в архитектуру и увеличивает операционные издержки на управление несколькими сервисами. Простое импортирование моделей в реестр моделей без их переобучения в SageMaker не гарантирует полной интеграции и оптимизации для среды SageMaker, а также может привести к проблемам совместимости. Использование подхода BYOC (bring-your-own-container) увеличивает операционные издержки, так как требует от команд поддержки и обновления пользовательских контейнеров, что может быть сложнее, чем использование встроенных фреймворков SageMaker.