Centenas de cientistas de dados armazenam modelos em grupos de modelos do SageMaker Model Registry. A equipe deseja organizar os modelos existentes em três categorias (visão computacional, PNL, reconhecimento de fala) para melhorar a descoberta sem alterar os artefatos do modelo ou os agrupamentos existentes. Qual abordagem satisfaz essas restrições?

A criação de coleções do Model Registry para cada categoria (visão computacional, PNL, reconhecimento de fala) permite organizar os grupos de modelos existentes sem alterar seus artefatos ou agrupamentos. As coleções são projetadas para agrupar logicamente grupos de modelos, facilitando a descoberta e a gestão em grande escala. A criação de tags personalizadas é útil para metadados, mas não oferece a mesma estrutura organizacional hierárquica que as coleções para agrupar modelos por categoria. Mover modelos para novos grupos de modelos alteraria os agrupamentos existentes, o que é explicitamente proibido pela restrição. O SageMaker ML Lineage Tracking é usado para rastrear a linhagem de modelos e dados, não para categorizar ou organizar grupos de modelos automaticamente.