某公司需要對大小為數 GB 的歸檔資料集執行推論。結果不需要立即提供。哪種 Amazon SageMaker 推論選項符合此情境？

批次轉換 (Batch Transform) 是處理大量資料（如數 GB 的歸檔資料集）且不需要即時結果的最佳選擇。它能夠高效地處理離線資料，將推論結果儲存起來供後續分析。 即時推論 (Real-time inference) 適用於需要低延遲回應的應用，但對於數 GB 的歸檔資料集而言，成本和效率都不理想。無伺服器推論 (Serverless inference) 和非同步推論 (Asynchronous inference) 雖然在某些情況下可以處理較大的資料量或非即時需求，但批次轉換是專為大規模離線資料集推論而設計，提供更優化的成本效益和處理能力。