一言で理解
3層の違いは、完成済み機能、カスタマイズ度、低レベル制御、運用責任です。
要点
- AWS AI Services：事前学習済み API を直接利用し、最速・低運用です。
- SageMaker：自社データでモデルを構築・学習・デプロイ・監視します。
- EC2/EKS/GPU + フレームワーク：最大の制御と最大の運用責任です。
試験ポイント
- 標準化・迅速導入ほど上位層、独自化・低レベル制御ほど下位層です。
よくある誤解
- 製品名だけで選ばず、データ型、遅延、制御性、運用、コスト制約を確認します。
重要ポイント
完成済み API → SageMaker → 自主管理インフラ。