A HealthAI Diagnostics planeja publicar um Model Card para um modelo de radiologia antes de promovê-lo de um pacote de staging do SageMaker Model Registry para produção. A equipe de conformidade exige que o Model Card contenha uma declaração de uso pretendido, resultados de avaliação por segmentos demográficos e uma classificação de risco com etapas de mitigação. Qual prática melhor satisfará o requisito e otimizará o uso operacional com o SageMaker?

A opção correta é criar um documento JSON do Model Card e anexá-lo ao SageMaker Model Package. O SageMaker Model Cards permite documentar o uso pretendido, resultados de avaliação (incluindo de ferramentas como SageMaker Clarify para análise de viés), classificações de risco e mitigações diretamente com o modelo. Isso garante que as informações de conformidade viajem com o modelo através do SageMaker Model Registry, facilitando a revisão e a promoção para produção, e otimizando o uso operacional ao manter a documentação centralizada e acessível. As outras opções são menos eficazes: Armazenar um resumo em S3 exige gerenciamento manual e não integra a documentação ao ciclo de vida do modelo. Registrar métricas no CloudWatch não atende ao requisito de um Model Card completo com uso pretendido e classificações de risco. O SageMaker Model Monitor foca na detecção de desvios pós-implantação e não gera um Model Card abrangente antes da implantação.