L'azienda richiede un flusso di lavoro di approvazione manuale in modo che solo le versioni del modello autorizzate possano essere distribuite agli endpoint di produzione. Quale soluzione soddisfa questo requisito?

La risposta corretta è l'utilizzo di SageMaker Pipelines con l'AWS SDK per modificare lo stato di approvazione. SageMaker Model Registry, integrato con SageMaker Pipelines, consente di registrare versioni di modelli con uno stato di approvazione (ad esempio, "Pending", "Approved", "Rejected"). Dopo che una pipeline ha addestrato e registrato un modello, un processo manuale o un'automazione basata su AWS Lambda può utilizzare l'AWS SDK per aggiornare lo stato di approvazione del modello a "Approved" nel Model Registry, soddisfacendo il requisito del flusso di lavoro di approvazione manuale prima della distribuzione in produzione. SageMaker Experiments è per la gestione e il confronto degli esperimenti di addestramento, non per i flussi di lavoro di approvazione. SageMaker ML Lineage Tracking traccia la provenienza degli artefatti ML, ma non gestisce direttamente gli stati di approvazione per la distribuzione. SageMaker Model Monitor è per il monitoraggio delle prestazioni del modello in produzione e la rilevazione della deriva, non per la gestione del processo di approvazione prima della distribuzione.