HealthAI Diagnostics 计划在将其放射学模型从 SageMaker Model Registry 暂存包提升到生产环境之前，发布该模型的 Model Card。合规团队要求 Model Card 包含预期用途声明、按人口统计切片划分的评估结果以及包含缓解措施的风险评级。哪种做法能最好地满足要求并简化 SageMaker 的操作使用？

正确答案是创建 Model Card JSON 文档并将其附加到 SageMaker Model Package。SageMaker Model Card 旨在集中存储模型元数据、评估结果和风险信息，确保在模型从暂存提升到生产时，所有相关信息都能随模型包一起传输，满足合规性要求并简化操作。 将评估结果和风险说明存储在 S3 中，然后将 S3 URI 包含在模型包元数据中，这会增加额外的步骤，并且可能导致信息分散，不符合 Model Card 的集中管理精神。将评估指标记录为 CloudWatch 自定义指标，虽然可以监控，但 CloudWatch 面板并非为存储和呈现 Model Card 所需的详细结构化信息而设计。依靠 SageMaker Model Monitor 在部署时自动生成 Model Card 不符合要求，因为合规团队需要在模型部署前审查 Model Card。