ある企業が、ML実験、トレーニング、一元的なモデルレジストリ、デプロイ、監視を提供するウェブベースのAIアプリケーションをAmazon SageMakerで構築しています。トレーニングデータはAmazon S3に保存されており、安全かつ分離された状態を維持する必要があります。運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、複数のモデルバージョンを一元的に管理するには、どの方法を使用すべきですか？

SageMaker Model Registryとモデルグループを使用すると、モデルのバージョン管理、カタログ化、およびデプロイライフサイクル全体にわたる管理を一元的に行えます。これにより、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、複数のモデルバージョンを効率的に管理できます。 Amazon ECRリポジトリをモデルごとに作成する方法は、管理が煩雑になり、運用オーバーヘッドが増加します。ECRのイメージタグのみに依存する方法は、モデルのメタデータや承認ワークフローなどの管理機能が不足しています。SageMaker Model Registryは使用するものの、モデルグループを使用せずタグに依存する方法は、モデルの論理的なグループ化やライフサイクル管理の機能が不十分です。