Firma tworzy internetową aplikację AI za pomocą Amazon SageMaker, która zapewnia eksperymentowanie z ML, trenowanie, centralny rejestr modeli, wdrożenie i monitorowanie. Dane treningowe znajdują się w Amazon S3 i muszą pozostać bezpieczne i izolowane. Aby centralnie zarządzać wieloma wersjami modeli przy najmniejszym nakładzie operacyjnym, które podejście powinni zastosować?

SageMaker Model Registry to dedykowane narzędzie do katalogowania, wersjonowania i zarządzania cyklem życia modeli ML. Umożliwia tworzenie grup modeli, co pozwala na logiczne grupowanie powiązanych wersji modeli, ułatwiając zarządzanie wieloma wersjami i ich wdrażanie. Zapewnia to centralne zarządzanie z najmniejszym nakładem operacyjnym. Tworzenie oddzielnych repozytoriów ECR dla każdego modelu lub poleganie wyłącznie na tagach ECR/SageMaker Model Registry byłoby mniej efektywne i trudniejsze w zarządzaniu w miarę wzrostu liczby modeli i ich wersji.