Bir şirket, şirket içi özel PyTorch eğitim betikleri ve tescilli veri kümeleri kullanıyor ve bu modelleri en az çabayla AWS'ye taşıması gerekiyor. Geçiş için en az çaba gerektiren yaklaşım hangisidir?

Şirket içi PyTorch eğitim betiklerini ve tescilli veri kümelerini AWS'ye taşımak için en az çaba gerektiren yaklaşım, SageMaker script mode'unu SageMaker tarafından sağlanan framework container'ları (önceden hazırlanmış imajlar) ile kullanmaktır. Bu yaklaşım, mevcut PyTorch betiklerinin minimum değişiklikle doğrudan SageMaker'da çalıştırılmasına olanak tanır. SageMaker, PyTorch için önceden yapılandırılmış container'lar sağlayarak altyapı kurulumu ve bağımlılık yönetimi yükünü ortadan kaldırır. Diğer seçenekler neden doğru değil: Tescilli veriler üzerinde eğitim yapmak için SageMaker yerleşik algoritmalarını kullanmak, mevcut PyTorch betiklerinin tamamen yeniden yazılmasını gerektireceğinden daha fazla çaba gerektirir. Belirli paketleri ve seçilen ML framework'lerini içeren, AWS üzerinde özel bir container oluşturmak ve yönetmek, container oluşturma, bakım ve optimizasyon gibi ek operasyonel yükler getirir. AWS Marketplace'ten karşılaştırılabilir üretim modelleri satın almak, şirketin tescilli verileri ve özel PyTorch betikleriyle uyumlu olmayabilir ve mevcut iş akışını bozabilir.