必須託管一個客製化的預測模型；工作負載在每天相同的 2 小時內是可預測且持續的，並且有許多調用需要快速回應。公司希望 AWS 管理基礎設施和自動擴展。哪種託管選項符合這些要求？

Amazon SageMaker Serverless Inference 專為間歇性或不頻繁的工作負載而設計，但透過配置預置並發，它能確保在預期的高峰期內有足夠的容量，提供低延遲和快速回應。AWS 完全管理基礎設施和自動擴展，符合公司需求。 其他選項不符合所有要求： Amazon SageMaker 批次轉換適用於離線預測，不適合需要快速回應的許多調用。 使用 EC2 Auto Scaling group 需要手動管理 EC2 執行個體，不符合 AWS 管理基礎設施的要求。 在 Amazon EKS cluster 上執行模型雖然可以自動擴展，但管理 EKS cluster 的複雜性高於 SageMaker Serverless Inference，且不完全符合 AWS 管理基礎設施的程度。