哪项 AWS 功能可捕获有关 ML 模型和实例数据的元数据和详细信息，以支持治理和报告？

Amazon SageMaker Model Cards 旨在捕获和存储有关机器学习模型及其训练数据、评估指标和预期用途的详细元数据。这对于治理、合规性、可审计性和报告至关重要，因为它提供了一个集中、标准化的模型信息视图。Amazon SageMaker Debugger 专注于在训练期间检查模型张量，以识别和纠正错误。Amazon SageMaker Model Monitor 用于持续监控生产中部署模型的性能和数据漂移。Amazon SageMaker JumpStart 提供预构建的解决方案和模型，以帮助快速开始机器学习项目，但它不直接用于捕获模型治理元数据。