某公司希望为其所有目前位于多个 AWS 账户中并存储在 Amazon ECR 存储库内的 ML 模型建立一个中央目录。哪种方法可以跨账户创建中央模型目录？

Amazon SageMaker Model Registry 专门设计用于管理和版本控制机器学习模型，包括那些存储在 ECR 中的模型。通过在新的中央账户中创建 Model Registry 并为每个 ECR 托管模型创建模型组，可以实现跨账户的模型目录。原始账户可以通过附加跨账户资源策略来授予对这些模型组的访问权限，从而实现集中管理和发现。 其他选项不适合此用例： 仅启用 ECR 跨账户复制会将模型复制到每个账户，但不会提供一个集中的目录或管理界面。 创建一个包含 ECR 存储库的新 AWS 账户作为中央目录，并配置跨账户复制，这仍然只是复制了容器镜像，而没有提供模型元数据管理或版本控制功能。 AWS Glue Data Catalog 主要用于管理数据表的元数据，而不是机器学习模型工件。将模型从 ECR 迁移到 Data Catalog 并非其设计用途，也无法提供模型版本控制和部署等功能。