一位机器学习工程师在 SageMaker 之外创建了一个二元分类模型，并将模型工件存储在 S3 中。该工程师和一位 SageMaker Canvas 用户在同一个 SageMaker 域中。为了让工程师能够与 Canvas 用户共享模型，需要满足哪些要求？（选择两项）

为了在 SageMaker 域中共享模型，Canvas 用户需要能够访问模型工件。这意味着存储模型工件的 S3 存储桶必须授予 Canvas 用户相应的读取权限。此外，模型必须在 SageMaker Model Registry 中注册。Model Registry 提供了一个集中式存储库，用于管理模型的版本、元数据和批准状态，这使得 Canvas 用户能够发现、选择和部署这些模型。 机器学习工程师和 Canvas 用户必须属于相同的 SageMaker 域，而不是不同的域，才能在域内轻松共享资源。在 AWS Marketplace 上列出模型通常用于商业化和公开分发，而不是内部共享。将模型部署到 SageMaker endpoint 是模型投入生产的后续步骤，但不是共享模型本身的前提条件。