一家擁有遠端設施且網路受限的製造公司，內部部署了用於瑕疵偵測的大型標記影像資料集。他們需要一個解決方案，能夠降低運算成本、有效率地擴展訓練，並讓訓練好的模型在網路連線不佳的設施中執行，以進行即時的輸送帶推論。哪種解決方案符合這些要求？

此解決方案符合所有要求。將資料移至 Amazon S3 並使用 SageMaker 進行訓練，可降低運算成本並有效擴展訓練。SageMaker Neo 優化模型以提高推論效率。最重要的是，使用 AWS IoT Greengrass 將優化模型部署到邊緣裝置，可以在網路連線不佳的遠端設施中執行即時推論。 其他選項不符合所有要求。選項一的 SageMaker 託管端點需要穩定的網路連線，不適用於網路受限的設施。選項二和選項四在內部部署環境中訓練模型，這無法有效降低成本或擴展訓練。