あるMLチームは、モデルのアーティファクトを他のチームと共有していますが、トレーニングコードとデータは保持しています。彼らは、カスタムモデルの監査と透明性をサポートする公開時メカニズムを求めています。これらのモデルを公開する際に、どのソリューションを使用すべきですか？

Amazon SageMaker Model Cardsは、モデルの意図された用途、トレーニングデータ、評価指標、潜在的なバイアス、および推論の詳細を文書化するための専用のソリューションです。これにより、モデルの透明性と監査可能性が向上し、他のチームがモデルを理解し、適切に使用できるようになります。S3にドキュメントを保存する方法は汎用的ですが、Model CardsはMLモデルの特定のニーズに合わせて構造化されています。AWS AI Service CardsはAWSの事前構築済みAIサービスに関する情報を提供しますが、カスタムモデルには適用されません。トレーニングスクリプトを共有するだけでは、モデルの動作や責任ある使用に関する包括的な情報は提供されません。