HealthAI Diagnostics prevede di pubblicare una Model Card per un modello di radiologia prima di promuoverlo da un pacchetto di staging di SageMaker Model Registry alla produzione. Il team di conformità richiede che la Model Card contenga una dichiarazione sull'uso previsto, i risultati della valutazione per segmenti demografici e una valutazione del rischio con i passaggi di mitigazione. Quale pratica soddisferà al meglio il requisito e semplificherà l'uso operativo con SageMaker?

La creazione di un documento JSON di Model Card e il suo allegato al SageMaker Model Package è la soluzione migliore perché SageMaker Model Registry supporta nativamente le Model Card. Questo assicura che tutte le informazioni richieste (uso previsto, metriche di valutazione per slice, valutazioni del rischio e mitigazioni) siano consolidate e viaggino con il modello attraverso le fasi di promozione, semplificando la conformità e l'uso operativo. Archiviare un riepilogo in S3 richiede passaggi manuali e non integra le informazioni con il modello. Registrare metriche in CloudWatch è utile per il monitoraggio, ma non soddisfa il requisito di una Model Card completa e strutturata. Affidarsi a SageMaker Model Monitor per generare automaticamente la Model Card dopo il deployment è troppo tardi per la revisione pre-promozione e non copre tutti i requisiti come l'uso previsto e le mitigazioni.