AIF-C01#67(fundamentals-ai-ml)
あるEC企業は、毎日数ギガバイトの顧客データを受け取っています。同社はそのデータを使用して、将来の製品需要を予測するための機械学習（ML）モデルをトレーニングしています。同社は、1日に1回推論を実行するソリューションを必要としています。 この要件を満たす推論タイプはどれですか？
正解：A
正解の根拠
1 日 1 回の大規模データ処理は、SageMaker Batch Transform に代表されるバッチ推論が最適です。指定した時刻にまとめて推論を実行し、終了後インスタンスを停止するためコスト効率が高く、毎日の需要予測ジョブに適合します。
推論種別比較
| 種別 | 用途 |
|---|---|
| バッチ推論 | 大量データを定期一括処理 |
| 非同期推論 | 長時間/大ペイロード処理 |
| リアルタイム推論 | 低レイテンシ常時稼働 |
| サーバーレス推論 | 断続的低トラフィック |
不正解の理由
- B: 非同期推論は大ペイロードの個別ジョブ向けで、日次大量データの一括処理にはバッチの方が効率的です。
- C: リアルタイム推論はエンドポイントが常時稼働しコスト高で、1 日 1 回処理には過剰なリソース構成です。
- D: サーバーレス推論は断続トラフィック向けで、ギガバイト級の日次バッチには不向きな設計です。
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