HealthAI Diagnostics plant, eine Model Card für ein Radiologiemodell zu veröffentlichen, bevor es von einem SageMaker Model Registry Staging-Paket in die Produktion überführt wird. Das Compliance-Team verlangt, dass die Model Card eine Erklärung zur beabsichtigten Verwendung, Bewertungsergebnisse nach demografischen Segmenten und eine Risikobewertung mit Minderungsmaßnahmen enthält. Welche Vorgehensweise erfüllt die Anforderung am besten und optimiert die operative Nutzung mit SageMaker?

Die Erstellung eines Model Card JSON-Dokuments, das alle erforderlichen Informationen (Verwendungszweck, Metriken, Risikobewertung, Minderungsmaßnahmen) enthält und es dem SageMaker Model Package beifügt, ist die beste Lösung. Dies gewährleistet, dass die Model Card als integraler Bestandteil des Modells im Model Registry gespeichert wird und bei jeder Beförderung in die Produktion automatisch mitreist. Dies optimiert die operative Nutzung und Compliance. Eine Klartextzusammenfassung in S3 ist weniger integriert und erfordert manuelle Schritte. CloudWatch-Metriken sind für Monitoring gedacht, nicht für umfassende Model Cards. Sich auf SageMaker Model Monitor zur automatischen Generierung nach der Bereitstellung zu verlassen, erfüllt nicht die Anforderung, die Model Card vor der Produktionsüberführung zu haben.