一個團隊在 SageMaker 中訓練 Apache MXNet 數字分類器，並希望 (1) 在模型開始過度擬合時發出警報，以及 (2) 稽核員能夠審查 SageMaker API 活動。最簡單且只需最少程式碼和步驟的解決方案是什麼？

正確答案提供了最簡單且程式碼最少的方法來滿足兩個要求。啟用 AWS CloudTrail 會自動將 SageMaker API 呼叫記錄到 S3，滿足稽核需求，無需額外的程式碼或 Lambda 函數。對於過度擬合警報，將自訂程式碼新增到訓練腳本中以發出自訂 CloudWatch 指標是標準做法，然後可以使用 CloudWatch 警報和 SNS 進行監控和通知。 其他選項之所以不正確，是因為： 建立 Lambda 函數來記錄 SageMaker API 呼叫是多餘的，因為 CloudTrail 已經提供了此功能。 將日誌傳送到 CloudTrail 的 Lambda 函數也是不必要的，因為 CloudTrail 本身就是日誌服務。 最後一個選項缺少設定自訂 CloudWatch 指標來偵測過度擬合的步驟，僅依賴 SNS 無法自動識別過度擬合。