某公司正在使用 Amazon SageMaker 建構 ML 模型，需要一種集中的方式來跨多個團隊共用和管理特徵變數。他們應該使用哪種 SageMaker 功能？

Amazon SageMaker Feature Store 專為集中管理、儲存和共用機器學習特徵而設計，確保跨團隊的一致性和可重複使用性。這對於需要跨多個模型和團隊維護特徵定義和值的公司來說至關重要。Amazon SageMaker Data Wrangler 則是用於資料準備和特徵工程的工具，但它不提供集中的特徵儲存和管理功能。Amazon SageMaker Clarify 用於偵測機器學習模型的偏差和解釋模型行為。Amazon SageMaker Model Cards 則是用於記錄模型資訊，例如模型目的、性能指標和訓練資料。