Quel service entièrement managé permet à une entreprise de construire, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning de bout en bout ?

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CorrectD

Explication

Question demandant de sélectionner la plateforme de machine learning entièrement managée.

  • 1construire, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learningCycle de vie ML complet = SageMaker
  • 2entièrement managéPlateforme ML ne nécessitant aucune gestion d'infrastructure
AIncorrect

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock est un service permettant d'utiliser des modèles de fondation préconstruits via une seule API pour créer des applications d'IA générative.

Couvrir l'intégralité du cycle de vie consistant à construire, entraîner et déployer des modèles personnalisés est le rôle de SageMaker, donc incorrect.

BIncorrect

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend est un service API NLP qui effectue l'analyse des sentiments et l'extraction de phrases clés à l'aide de modèles pré-entraînés.

C'est une API pré-entraînée prête à l'emploi et non une plateforme pour construire, entraîner et déployer des modèles personnalisés de bout en bout, donc incorrect.

CIncorrect

AWS Glue

AWS Glue est un service ETL serverless pour extraire, transformer et charger des données, couramment utilisé pour prétraiter les données d'entraînement.

Son rôle est la préparation des données et ce n'est pas un service qui gère l'intégralité du cycle de vie de construction, d'entraînement et de déploiement des modèles, donc incorrect.

DCorrect

Amazon SageMaker

C'est correct. Amazon SageMaker est une plateforme de machine learning entièrement managée qui gère l'intégralité du cycle de vie, de la construction et de l'entraînement au déploiement des modèles de machine learning. Elle prend en charge l'ensemble du cycle ML, de la préparation des données à la fourniture d'endpoints d'inférence en production.

À retenir

« Construire, entraîner et déployer des modèles ML » et « ML entièrement managé » pointent vers Amazon SageMaker. Distinguer de Bedrock (utilise des modèles de fondation préconstruits via API) et Comprehend (API pré-entraînée) en se demandant « construisez-vous votre propre modèle ? »