AIF-C01#104(fundamentals-ai-ml)
ある企業が画像分類のための機械学習（ML）モデルを開発しました。同社は、このモデルを本番環境にデプロイし、ウェブアプリケーションがモデルを利用できるようにしたいと考えています。 また、基盤となるインフラストラクチャを管理することなく、モデルをホストして予測を提供するソリューションを実装する必要があります。 この要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：A
正解の根拠
Amazon SageMaker サーバーレス推論 (Serverless Inference) はインフラ管理不要でモデルをホストできるオンデマンド推論方式です。トラフィックに応じて自動スケールし、アイドル時はゼロスケール、リクエスト時に自動起動するためインフラ運用負荷がなく、Web アプリから断続的に呼び出される画像分類モデルに適合します。
SageMaker 推論方式の比較
| 方式 | 特徴 |
|---|---|
| サーバーレス推論 | インフラ管理不要・自動スケール |
| リアルタイム | 常駐エンドポイント |
| 非同期 | 長時間処理向け |
| バッチ変換 | 大量一括処理 |
不正解の理由
- B: CloudFront はコンテンツ配信用 CDN で、ML モデルをホストして推論を実行する機能は提供していません。
- C: API Gateway は API ルーティング層で、それ自体に ML モデルをホストして推論を実行する機能はありません。
- D: AWS Batch はバッチ処理ジョブ実行サービスで、低レイテンシオンデマンド推論には設計が適合しません。
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