Case Study - A company is building a web-based AI application using Amazon SageMaker. The application will provide the following functionality and features: machine learning experiments, training, central model registry, model deployment, and model monitoring. Applications must ensure safe and isolated use of training data throughout the machine learning lifecycle. Training data is stored in Amazon S3. The company needed a central model registry to manage different versions of models within the application. Which operation would satisfy this requirement with the least operational overhead? ケーススタディ - ある企業は、Amazon SageMaker を使用して Web ベースの AI アプリケーションを構築しています。このアプリケーションは、機械学習の実験、トレーニング、中央モデル レジストリ、モデルのデプロイメント、およびモデルのモニタリングといった機能を提供します。アプリケーションは、機械学習のライフサイクル全体を通じて、トレーニング データを安全かつ分離して使用できるようにする必要があります。トレーニング データは Amazon S3 に保存されます。同社は、アプリケーション内のさまざまなバージョンのモデルを管理するための中央モデル レジストリを必要としていました。操作上のオーバーヘッドを最小限に抑えてこの要件を満たす操作はどれですか?
次のうち、正しいものを1つ選んでください。