Un'azienda sta creando un'applicazione AI basata sul web con Amazon SageMaker che fornisce sperimentazione ML, training, un registro centrale dei modelli, deployment e monitoraggio. I dati di training risiedono in Amazon S3 e devono rimanere sicuri e isolati. Per gestire centralmente più versioni di modelli con il minor overhead operativo, quale approccio dovrebbe utilizzare?

L'opzione corretta è "Utilizzare SageMaker Model Registry e i gruppi di modelli per catalogare e gestire i modelli." SageMaker Model Registry è progettato specificamente per la gestione centralizzata del ciclo di vita dei modelli, inclusa la catalogazione, il controllo delle versioni e il deployment. I gruppi di modelli (Model Groups) consentono di organizzare logicamente più versioni di un modello, facilitando il confronto e la promozione tra ambienti. Le altre opzioni sono meno efficienti o non adatte allo scopo: Creare un repository Amazon ECR separato per ogni modello aumenterebbe significativamente l'overhead operativo e la complessità di gestione. Utilizzare Amazon ECR con tag di immagine univoci per ogni versione del modello è un approccio per la gestione delle immagini del container, ma non fornisce le funzionalità di gestione del ciclo di vita del modello offerte da SageMaker Model Registry, come la registrazione dei metadati, l'approvazione delle versioni o il monitoraggio. Utilizzare SageMaker Model Registry e fare affidamento su tag univoci per ogni versione del modello è un approccio incompleto. Sebbene i tag siano utili, i gruppi di modelli sono il meccanismo principale per organizzare e gestire le versioni di un modello specifico all'interno del Model Registry.