HealthAI Diagnosticsは、放射線科モデルをSageMaker Model Registryのステージングパッケージから本番環境に昇格させる前に、そのモデルのモデルカードを公開する予定です。コンプライアンスチームは、モデルカードに意図された使用目的の記述、人口統計学的スライスごとの評価結果、および軽減策を含むリスク評価を含めることを要求しています。この要件を満たし、SageMakerでの運用を効率化するための最善の方法はどれですか？

SageMaker Model RegistryのモデルパッケージにモデルカードJSONドキュメントを添付することで、意図された使用目的、SageMaker ClarifyやProcessingからの評価結果（人口統計学的スライスごと）、およびリスク評価と軽減策をモデルのライフサイクル全体で管理できます。これは、コンプライアンス要件を満たし、モデルの昇格時に必要な情報がすべてモデルと一緒に移動するため、運用を効率化する最善の方法です。 S3オブジェクトに保存する方法では、モデルカードの構造化された管理と自動化された統合が欠如しています。CloudWatchカスタムメトリクスは評価結果の一部を記録できますが、意図された使用目的やリスク評価全体をカバーせず、モデルカードの要件を満たしません。Model Monitorはデプロイ後のドリフト監視に特化しており、デプロイ前のモデルカード生成には対応していません。