Firma chce stworzyć centralny katalog dla wszystkich modeli ML, które obecnie znajdują się na wielu kontach AWS i są przechowywane w repozytoriach Amazon ECR. Jakie podejście pozwoli stworzyć centralny katalog modeli obejmujący wiele kont?

Amazon SageMaker Model Registry jest zaprojektowany do centralnego zarządzania cyklem życia modeli ML, w tym ich wersjonowaniem i udostępnianiem między kontami. Tworząc grupy modeli dla artefaktów ECR i konfigurując zasady zasobów między kontami, można efektywnie stworzyć scentralizowany katalog. Replikacja ECR między kontami replikuje obrazy kontenerów, ale nie zapewnia scentralizowanego katalogu metadanych modeli ani zarządzania cyklem życia. Użycie AWS Glue Data Catalog do przechowywania artefaktów modeli jest niewłaściwe, ponieważ Glue Data Catalog służy do metadanych danych, a nie do zarządzania modelami ML. Utworzenie nowego konta AWS z repozytorium ECR jako centralnym katalogiem nadal wymagałoby niestandardowego rozwiązania do zarządzania metadanymi modeli i ich wersjonowaniem, co jest już wbudowane w SageMaker Model Registry.