Honderden data scientists slaan modellen op in SageMaker Model Registry modelgroepen. Het team wil bestaande modellen organiseren in drie categorieën (computervisie, NLP, spraakherkenning) om de vindbaarheid te verbeteren zonder modelartefacten of bestaande groeperingen te wijzigen. Welke aanpak voldoet aan deze beperkingen?

De juiste aanpak is het maken van een Model Registry-collectie voor elke categorie en het plaatsen van de bestaande modelgroepen in die collecties. Dit komt omdat Model Registry-collecties zijn ontworpen om modellen te organiseren en te groeperen op basis van gedeelde kenmerken, zoals het type taak of de afdeling, zonder de onderliggende modelartefacten of bestaande modelgroepen te wijzigen. Dit voldoet aan de vereisten van de vraag. Het maken van aangepaste tags is een optie, maar tags zijn minder geschikt voor het organiseren van grotere structuren en kunnen minder schaalbaar zijn voor dit specifieke doel. Het maken van nieuwe modelgroepen en het verplaatsen van modellen zou de bestaande groeperingen wijzigen, wat in strijd is met de beperkingen. SageMaker ML Lineage Tracking is bedoeld voor het bijhouden van de herkomst van modellen en niet voor het organiseren van modellen in categorieën.