Q5 — AWS AIF-C01 第1章

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ある企業が画像分類用のMLモデルを開発しました。このモデルを本番環境にデプロイし、Webアプリケーションが利用できるようにしたいと考えています。企業は、モデルをホストし予測を提供するソリューションを実装したいと考えており、インフラストラクチャの管理を一切行いたくありません。どのソリューションがこれらの要件を満たしますか？

• A. Amazon SageMaker Serverless Inferenceを使用してモデルをデプロイする。 ✓
• B. Amazon CloudFrontを使用してモデルをデプロイする。
• C. Amazon API Gatewayを使用してモデルをホストし予測を提供する。
• D. AWS Batchを使用してモデルをホストし予測を提供する。

正解: A. Amazon SageMaker Serverless Inferenceを使用してモデルをデプロイする。

解説

本問は、AWSサービスのユースケースおよび適用範囲に関する理解を問うものです。MLモデルを本番環境にデプロイし、インフラストラクチャ管理を不要とする要件を満たすには、サーバーレスな推論サービスが必要です。Amazon SageMaker Serverless Inferenceは、リクエストに応じて自動的にスケールし、ユーザーがインフラストラクチャを管理する必要がない完全マネージドな推論サービスです。CloudFrontはCDNサービスであり、モデルホスティングには不適です。API GatewayはAPIの管理に特化しており、MLモデルのホスティングおよび推論には直接対応していません。AWS Batchはバッチ処理向けであり、リアルタイム推論には不向きです。よって正解はAです。