數百名資料科學家將模型儲存在 SageMaker Model Registry 模型群組中。團隊希望將現有模型整理成三個類別（電腦視覺、NLP、語音辨識），以提高可探索性，同時不改變模型 artifacts 或現有分組。哪種方法符合這些限制？

建立 Model Registry collection 可以將現有的模型群組整理成邏輯類別，例如電腦視覺、NLP 和語音辨識，而無需移動或修改模型 artifacts 或現有模型群組。這符合在不改變現有分組的情況下提高可探索性的要求。為每個類別建立自訂標籤是可行的，但管理上可能不如 collection 方便，且 collection 更適合組織模型群組。建立新的模型群組會改變現有分組，這與題目要求不符。SageMaker ML Lineage Tracking 用於追蹤模型血緣，而非自動將模型分組到預定義的類別中。