Una empresa desea un catálogo central para todos los modelos de ML que actualmente residen en varias cuentas de AWS y se almacenan en repositorios de Amazon ECR. ¿Qué enfoque creará un catálogo de modelos centralizado entre cuentas?
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Respuesta correcta: Usar Amazon SageMaker Model Registry: crear grupos de modelos para los modelos alojados en ECR, crear una nueva cuenta de AWS para que actúe como catálogo central usando Model Registry y adjuntar políticas de recursos entre cuentas desde las cuentas originales para exponer cada grupo de modelos..
Por qué esta es la respuesta
Amazon SageMaker Model Registry es la solución nativa de AWS para catalogar, versionar y gestionar modelos de ML. Permite la creación de grupos de modelos que pueden contener modelos de diferentes cuentas, y las políticas de recursos entre cuentas facilitan el acceso centralizado. Las demás opciones no son adecuadas: la replicación de ECR solo copia imágenes de contenedores, no gestiona metadatos de modelos ni proporciona un catálogo centralizado. AWS Glue Data Catalog está diseñado para metadatos de datos, no para artefactos de modelos de ML.
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