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我有一个用例，可以在一个sagemaker端点中托管多个xgboost模型。这些模型的特征集和特征的预处理稍有不同。
我正在考虑的两个选项是：
使用自定义docker映像创建模型，并使用生产变体将它们托管在一个端点中。然后，我将使用变体名称和正确的功能集调用端点。
Sagemaker推理工具包（多模型服务器）。我打算在处理程序脚本中根据模型名称对输入进行不同的预处理。
这些是解决问题的正确方法吗？还是有更好的方法与Sagemaker和带有预处理和后处理的多个xgboost模型一起使用？