数百人のデータサイエンティストがSageMaker Model Registryのモデルグループにモデルを保存しています。チームは、モデルアーティファクトや既存のグループを変更せずに、既存のモデルを3つのカテゴリ（コンピュータービジョン、NLP、音声認識）に整理して、検出可能性を向上させたいと考えています。この制約を満たすアプローチはどれですか？

SageMaker Model Registryコレクションは、モデルグループを整理するための論理的なコンテナとして機能します。モデルアーティファクトや既存のモデルグループを変更することなく、既存のモデルをカテゴリ別に整理できるため、検出可能性が向上します。 カスタムタグはモデルパッケージに適用されますが、モデルグループ全体を整理するのには適していません。新しいモデルグループを作成して既存のモデルを移動すると、モデルのバージョン履歴が失われる可能性があります。SageMaker ML Lineage Trackingはモデルの系統を追跡しますが、モデルの自動分類やタグ付けは行いません。