데이터 과학자 팀은 Amazon SageMaker 인스턴스와 SageMaker API를 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 교육하고 있습니다. SageMaker 인스턴스는 인터넷에 대한 액세스 권한이 없거나 인터넷에서 액세스할 수 없는 VPC에 배포됩니다. ML 모델 훈련을 위한 데이터 세트는 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 인터페이스 VPC 엔드포인트는 Amazon S3 및 SageMaker API에 대한 접근을 제공합니다. 경우에 따라 데이터 과학자는 워크플로의 일부로 사용하는 Python 패키지를 업데이트하기 위해 PyPl(Python Package Index) 리포지토리에 액세스해야 합니다. 솔루션 설계자는 SageMaker 인스턴스가 인터넷에서 격리된 상태를 유지하도록 보장하면서 PyPI 저장소에 대한 접근을 제공해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?