会社では、承認されたモデルバージョンのみを本番環境のエンドポイントにデプロイできるように、手動承認ワークフローを必要としています。この要件を満たすソリューションはどれですか？

SageMaker Pipelinesは、機械学習ワークフローをオーケストレーションし、モデルの登録と承認プロセスを自動化するのに適しています。モデルバージョンが登録された後、AWS SDKを使用してその承認ステータスを「承認済み」に変更するステップをパイプラインに含めることで、手動承認ワークフローを実装できます。これにより、承認されたモデルのみが本番環境にデプロイされるようになります。SageMaker Experimentsは実験の追跡用であり、承認管理には直接関係ありません。SageMaker ML Lineage Trackingはモデルの来歴を追跡しますが、承認ワーク