AIF-C01#92(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、アーカイブデータを分析するための機械学習（ML）モデルを構築しています。この企業は、複数GBの大規模なデータセットに対して推論を行う必要がありますが、モデルの予測結果を即時にアクセスする必要はありません。 この要件を満たす Amazon SageMaker の推論オプションはどれですか？
正解：A
正解の根拠
SageMaker のバッチ変換 (Batch Transform) は複数 GB の大規模データセットに対して一括推論を行い、結果を S3 に出力するオフライン推論方式です。即時応答が不要なアーカイブデータ分析に最適で、推論エンドポイントを常時起動せずジョブ単位で課金されるためコスト効率も良好です。
SageMaker 推論オプションの比較
| 方式 | 適用シーン |
|---|---|
| バッチ変換 | 大量データの一括オフライン推論 |
| リアルタイム | 低レイテンシ同期推論 |
| サーバーレス | 断続トラフィック |
| 非同期 | 大ペイロード長時間処理 |
不正解の理由
- B: リアルタイム推論はミリ秒応答用のエンドポイント常駐方式で、即時性不要かつ大量データには過剰です。
- C: サーバーレス推論は断続的呼び出し向けのオンデマンド方式で、複数 GB の一括処理には設計が合いません。
- D: 非同期推論は最大 1GB ペイロードと長時間処理向けで、複数 GB アーカイブの一括処理にはバッチが適切です。
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