公司需要一个手动审批工作流，以便只有经过授权的模型版本才能部署到生产端点。哪种解决方案能满足此要求？

SageMaker Pipelines 提供了构建、自动化和管理机器学习工作流的能力。通过在 Pipeline 中集成模型注册步骤，并使用 AWS SDK 在模型版本注册时，将其审批状态设置为“Approved”，可以实现手动审批工作流。这意味着只有当 Pipeline 执行到此步骤并被手动触发或确认后，模型版本才能被标记为“Approved”，从而允许部署到生产环境。 其他选项不满足手动审批的要求： SageMaker Experiments 主要用于跟踪和比较模型训练迭代，不直接提供审批功能。 SageMaker ML Lineage Tracking 用于记录 ML 工作流的血缘关系，但它本身不提供审批机制。 SageMaker Model Monitor 用于持续评估生产中模型的性能偏差，而不是用于模型部署前的审批。