HealthAI Diagnostics planea publicar una Model Card para un modelo de radiología antes de promocionarlo de un paquete de staging de SageMaker Model Registry a producción. El equipo de cumplimiento requiere que la Model Card contenga una declaración de uso previsto, resultados de evaluación por segmentos demográficos y una calificación de riesgo con pasos de mitigación. ¿Qué práctica satisfará mejor el requisito y optimizará el uso operativo con SageMaker?

La opción correcta satisface todos los requisitos de cumplimiento y optimiza el uso operativo con SageMaker. Al adjuntar un documento JSON de Model Card directamente al SageMaker Model Package, la información esencial (uso previsto, métricas segmentadas de SageMaker Clarify/processing, riesgo y mitigaciones) viaja con el modelo a través de las etapas del registro. Esto asegura que los equipos de cumplimiento y operaciones tengan acceso inmediato y contextual a la información crítica del modelo antes de la promoción a producción. Almacenar un resumen en S3 requeriría pasos manuales adicionales para recuperar la información. Registrar métricas en CloudWatch es útil para el monitoreo, pero no proporciona un documento consolidado de Model Card con el uso previsto y las mitigaciones. Confiar en Model Monitor para generar la Model Card después de la implementación no cumpliría con el requisito de tenerla antes de la promoción.