수백 명의 데이터 과학자가 SageMaker Model Registry 모델 그룹에 모델을 저장합니다. 팀은 모델 아티팩트나 기존 그룹을 변경하지 않고 검색 가능성을 개선하기 위해 기존 모델을 세 가지 범주(컴퓨터 비전, NLP, 음성 인식)로 구성하려고 합니다. 어떤 접근 방식이 이러한 제약 조건을 충족합니까?

정답은 각 범주에 대한 Model Registry 컬렉션을 생성하고 기존 모델 그룹을 해당 컬렉션에 배치하는 것입니다. SageMaker Model Registry 컬렉션은 기존 모델 아티팩트나 모델 그룹을 변경하지 않고도 모델 그룹을 논리적으로 구성할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 검색 가능성을 개선하면서 기존 모델 그룹을 그대로 유지하려는 요구 사항을 충족합니다. 오답인 "각 범주에 대한 사용자 지정 태그를 생성하고 해당 태그를 SageMaker Model Registry의 모델 패키지에 추가합니다"는 모델 패키지에 태그를 추가하는 것은 가능하지만, 모델 그룹 자체를 구성하는 직접적인 방법은 아닙니다. "각 범주에 대한 새 모델 그룹을 생성하고 기존 모델을 이러한 새 범주 그룹으로 이동합니다"는 기존 모델 그룹을 변경해야 하므로 제약 조건에 맞지 않습니다. "SageMaker ML Lineage Tracking을 사용하여 각 모델을 포함해야 하는 모델 그룹을 자동으로 감지하고 태그를 지정합니다"는 ML Lineage Tracking의 주요 목적이 아니며, 모델 그룹 구성에 직접적으로 적용되지 않습니다.