关于SageMaker Serverless Inference与SageMaker Neo结合部署的技术问询

我计划采用SageMaker Serverless Inference搭配SageMaker Neo部署模型，以此实现无服务器架构下的低延迟推理，但相关官方文档并未明确说明该方案是否可行。根据现有文档信息：

• SageMaker Neo支持ml_m4等实例类型
• Neo编译器的OutputConfig参数可将TargetDevice设置为lambda
• SageMaker Serverless Inference与AWS Lambda集成以保障高可用性，由此我推测其底层实例与Lambda实例类型兼容

现提出两个问题：

1. 是否有实际使用者采用过该组合方案？该方案是否具备可行性？
2. 使用Neo编译模型时，应当选择哪种实例类型？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qalis