Q91 — AWS AIF-C01 第3章

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ある企業のユーザーがAmazon SageMaker CanvasでMLモデルを開発しています。開発が完了した後、これらのモデルは、SageMaker Studioで作業するデータサイエンティストチームによってレビューおよび承認される必要があります。この要件を満たすために、データサイエンティストにMLモデルへのアクセスを提供する最小限の運用オーバーヘッドで実現できるAWSサービスはどれですか？

• A. SageMaker JumpStart
• B. SageMaker Model Registry ✓
• C. Amazon DynamoDB
• D. Amazon Elastic Container Registry (ECR)

正解: B. SageMaker Model Registry

解説

Amazon SageMaker Model Registryは、機械学習モデルの管理および共有を目的として設計された専用サービスであり、モデルのバージョン管理、監査、ガバナンスを実現します。本シナリオでは、データサイエンティストチームがSageMaker Studio内で、SageMaker Canvasで開発されたMLモデルをレビューおよび承認する必要があります。SageMaker Model Registryを活用することで、データサイエンティストはこれらのモデルに容易にアクセスでき、同時にモデルのバージョンおよび変更履歴を追跡可能となり、最小限の運用オーバーヘッドでモデルのレビューおよび承認プロセスを完了できます。