一位 ML 工程師必須將四個模型（每個模型都使用不同的框架建置）部署到 SageMaker 推論管線中，並允許用戶端為每個模型呼叫 invoke_endpoint。哪種符合成本效益的解決方案能滿足這些要求？

建立 SageMaker multi-container endpoint 是最符合成本效益的解決方案。它允許在單一端點上部署多個模型，每個模型使用不同的框架，並能獨立呼叫。這避免了為每個模型建立獨立端點的開銷，同時提供靈活性。SageMaker multi-model endpoint 適用於部署多個使用相同框架的模型。建立多個 SageMaker single-model endpoint 會增加成本和管理複雜性。執行 SparkML 任務與部署推論端點的目標不符。