Компания хочет создать центральный каталог для всех моделей машинного обучения, которые в настоящее время находятся в нескольких аккаунтах AWS и хранятся в репозиториях Amazon ECR. Какой подход позволит создать центральный каталог моделей для всех аккаунтов?

Amazon SageMaker Model Registry — это специализированный сервис для управления жизненным циклом моделей машинного обучения, включая их версионирование, развертывание и централизованный каталог. Он позволяет создавать группы моделей, которые могут ссылаться на артефакты моделей, хранящиеся в ECR, и поддерживает межаккаунтный доступ через политики ресурсов. Это обеспечивает централизованное управление моделями из разных аккаунтов. Межаккаунтная репликация ECR (первый и второй варианты) не создает централизованного каталога с метаданными и управлением версиями, а лишь копирует образы. AWS Glue Data Catalog (четвертый вариант) предназначен для метаданных данных, а не для управления моделями машинного обучения.