Un'azienda desidera un catalogo centrale per tutti i modelli ML che attualmente risiedono in più account AWS e sono archiviati in repository Amazon ECR. Quale approccio creerà un catalogo di modelli centrale tra gli account?

L'opzione corretta è la più efficace perché Amazon SageMaker Model Registry è progettato specificamente per catalogare, versionare e gestire i modelli ML. Creando un account centrale con Model Registry e configurando policy di risorse cross-account, l'azienda può centralizzare la gestione dei modelli distribuiti su più account AWS. I modelli ospitati in ECR possono essere registrati nel Model Registry come artefatti di modello, consentendo una visione unificata. Le altre opzioni sono meno adatte: La replica cross-account di ECR duplicherebbe i modelli in ogni account, aumentando i costi e non fornendo un catalogo centrale per la gestione dei metadati dei modelli. Creare un nuovo account con un ECR centrale e replicare i repository originali non offre le funzionalità di gestione e versionamento dei modelli di SageMaker Model Registry. AWS Glue Data Catalog è per i metadati dei dati, non per i modelli ML e i loro artefatti; non è la soluzione appropriata per un catalogo di modelli.