Bir e-ticaret ekibi, birçok eğitim iterasyonunda 10.000 sınıf içeren büyük bir görüntü sınıflandırma modeli eğitiyor. Operasyonel yükü ve maliyeti en aza indirmeleri, aynı zamanda iş kaybını ve yeniden eğitimi önlemeleri gerekiyor. Bu ihtiyaçları en iyi karşılayan yaklaşım hangisidir?

Doğru cevap, SageMaker yönetilen spot eğitimi kullanmak ve eğitim işlerini başlatırken checkpointing'i etkinleştirmektir. SageMaker yönetilen spot eğitimi, kesintilere dayanıklı spot örneklerini otomatik olarak yöneterek maliyetleri düşürür ve operasyonel yükü azaltır. Checkpointing'i etkinleştirmek, bir kesinti durumunda eğitimin son kaydedilen kontrol noktasından devam etmesini sağlayarak iş kaybını ve yeniden eğitimi önler. Diğer seçenekler: EC2 Spot Instances kullanan AWS Batch işleri, spot kesintilerini yönetmek için ek yapılandırma gerektirir ve otomatik checkpointing sağlamaz. Spot kesinti bildirimini kullanarak S3'e anlık görüntü kaydetmek, manuel bir yaklaşımdır ve SageMaker'ın sunduğu otomatik yönetimi sağlamaz. AWS Lambda, uzun süreli ve yoğun hesaplama gerektiren makine öğrenimi eğitimi işleri için uygun değildir ve 15 dakikalık bir zaman aşımı sınırı vardır.