¿Qué servicio completamente administrado permite a una empresa construir, entrenar e implementar modelos de machine learning de extremo a extremo?
Pregunta que solicita seleccionar la plataforma de machine learning completamente administrada.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock es un servicio para usar modelos de fundación preconstruidos a través de una sola API para crear aplicaciones de IA generativa.
Cubrir todo el ciclo de vida de construir, entrenar e implementar modelos personalizados es el rol de SageMaker, por lo que es incorrecto.
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend es un servicio API de NLP que realiza análisis de sentimientos y extracción de frases clave usando modelos preentrenados.
Es una API preentrenada lista para usar y no es una plataforma para construir, entrenar e implementar modelos personalizados de extremo a extremo, por lo que es incorrecto.
AWS Glue
AWS Glue es un servicio ETL serverless para extraer, transformar y cargar datos, y se usa comúnmente para preprocesar datos de entrenamiento.
Sin embargo, su rol es la preparación de datos y no es un servicio que maneje el ciclo de vida completo de construcción, entrenamiento e implementación de modelos, por lo que es incorrecto.
Amazon SageMaker
Correcto. Amazon SageMaker es una plataforma de machine learning completamente administrada que gestiona todo el ciclo de vida, desde la construcción y el entrenamiento hasta la implementación de modelos de machine learning. Soporta el ciclo de vida completo de ML, desde la preparación de datos hasta la provisión de endpoints de inferencia en producción.
«Construir, entrenar e implementar modelos de ML» y «ML completamente administrado» apuntan a Amazon SageMaker. Distinguir de Bedrock (usa modelos de fundación preconstruidos vía API) y Comprehend (API preentrenada) preguntando «¿está construyendo su propio modelo?»