AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
機械学習エンジニア–アソシエイト
解説
正解はDです。Amazon SageMakerの「独自のコンテナを持ち込む（Bring Your Own Container）」アプローチは、Amazon SageMakerが直接サポートしないカスタムライブラリやフレームワーク、特定の環境設定を必要とする場合に非常に有効です。このアプローチにより、企業はトレーニングおよび推論環境を完全に制御し、独自のDockerイメージを使用して、必要なすべての依存関係を含めることができます。しかし、その引き換えに、Dockerイメージのビルド、必要なライブラリやパッケージのインストール、エントリーポイントスクリプトの設定、そしてAmazon ECRなどのコンテナレジストリへのイメージの登録といった、コンテナに関連する責任はすべて企業側にあります。Amazon SageMakerは、これらのカスタムコンテナを指定されたインフラストラクチャ上で実行する管理サービスを提供します。
選択肢 A：Amazon SageMakerはカスタムコンテナイメージの生成を自動的には行いません。ユーザーがDockerファイルを作成し、イメージをビルドする責任があります。
選択肢 B：Amazon SageMakerはコンテナを実行する基盤となるインフラストラクチャを管理しますが、コンテナ内部のランタイム環境（OS、ライブラリ、依存関係など）はユーザーが提供するDockerイメージによって定義されます。SageMakerが完全に管理するわけではありません。
選択肢 C：独自のMLライブラリを使用することがBYOCの主な目的であり、通常はAmazon SageMakerの組み込みトレーニングアルゴリズムを使用しません。また、BYOCはトレーニングと推論の両方に適用可能です。
Amazon SageMaker
選択肢 A：Amazon SageMakerはカスタムコンテナイメージの生成を自動的には行いません。ユーザーがDockerファイルを作成し、イメージをビルドする責任があります。
選択肢 B：Amazon SageMakerはコンテナを実行する基盤となるインフラストラクチャを管理しますが、コンテナ内部のランタイム環境（OS、ライブラリ、依存関係など）はユーザーが提供するDockerイメージによって定義されます。SageMakerが完全に管理するわけではありません。
選択肢 C：独自のMLライブラリを使用することがBYOCの主な目的であり、通常はAmazon SageMakerの組み込みトレーニングアルゴリズムを使用しません。また、BYOCはトレーニングと推論の両方に適用可能です。
関連サービスの解説
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)Amazon SageMaker
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No.1 解説
ある企業は、一般的なオープンソースMLフレームワークとは異なる、社内開発の特殊な機械学習ライブラリ群を活用して最先端のモデルを構築しています。この独自ライブラリはAmazon SageMakerが直接サポートする組み込みアルゴリズムやフレームワークに含まれていません。この企業は、モデルのトレーニングとデプロイメントにAmazon SageMakerのインフラストラクチャを利用しつつ、既存の特殊な開発環境を維持したいと考えています。この要件を満たすため、彼らはAmazon SageMakerの「独自のコンテナを持ち込む（Bring Your Own Container）」アプローチを採用することを決定しました。このアプローチを選択することで得られる主なメリットと、企業側が引き続き責任を負うべきタスクの組み合わせとして最も適切なものはどれですか。
- Amazon SageMakerが自動的にカスタムコンテナイメージを生成し、その配布を管理するため、企業はモデルコードのみを提供すればよい。
- Amazon SageMakerがトレーニングおよび推論のランタイム環境を完全に管理し、企業はカスタムコンテナ内で実行されるモデルのトレーニングスクリプトと推論ハンドラのみを提供すればよい。
- 企業はAmazon SageMakerの組み込みトレーニングアルゴリズムを引き続き利用でき、推論エンドポイントのみを独自のコンテナでカスタマイズすることで、独自のMLライブラリを組み込むことができる。
- 企業は、Amazon SageMakerのプラットフォーム上で独自のランタイム環境を完全に制御できるようになります。しかし、カスタムのDockerイメージのビルド、コンテナ内部の依存関係の管理、およびコンテナイメージのAmazon ECRへの登録といったタスクは、企業が責任を持って実施する必要があります。