문제 풀기

한 회사가 Amazon SageMaker를 사용해 웹 기반 AI 애플리케이션을 구축하고 있다. 이 앱은 ML 실험, 학습, 중앙 모델 레지스트리, 모델 배포, 모델 모니터링 기능을 제공해야 한다. ML 라이프사이클 전반에서 학습 데이터의 안전하고 격리된 사용이 보장되어야 하며, 학습 데이터는 Amazon S3에 저장돼 있다. 회사는 애플리케이션의 여러 모델 버전을 관리하기 위해 중앙 모델 레지스트리를 사용해야 한다. 운영 부담(operational overhead)이 가장 적은 방법은?

• A. 모델마다 별도의 Amazon Elastic Container Registry (ECR) 레포지토리를 생성한다.
• B. Amazon ECR을 사용하고 모델 버전마다 고유 태그를 부여한다.
• C. SageMaker Model Registry와 model group을 사용해 모델을 카탈로그화한다.
• D. SageMaker Model Registry를 사용하고 모델 버전마다 고유 태그를 부여한다.