MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI ワークフローのデプロイとオーケストレーション 問6
ML・AI ワークフローのデプロイとオーケストレーション／MLOps の自動オーケストレーションと CI/CD学習したモデルのバージョンを管理し、承認ステータスを付けて、承認済みのバージョンだけを本番にデプロイできるようにし、監査にも対応したいと考えています。最も適切なのはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI ワークフローのデプロイとオーケストレーション」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aモデルファイルを S3 にファイル名で区別して置くだけにする
- BAmazon SageMaker Model Registry にモデルを登録してバージョンと承認ステータスを管理し、承認済みモデルだけをデプロイする
- C常に最新のモデルファイルで上書きし、履歴は残さない
- Dモデルのバージョン管理は行わない
正解：B
解説
Amazon SageMaker Model Registry は、モデルをバージョン管理し、承認ステータス（承認／却下）を付与して、承認済みモデルだけをデプロイするフローを実現できます。監査やロールバックにも役立ちます。S3 にファイル名で置くだけや上書き運用、バージョン管理なしは、再現性・監査性に欠けます。
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。ファイル名での区別だけでは、承認フローや監査に耐えません。
- B正しい。Model Registry でバージョンと承認ステータスを管理し、承認済みのみデプロイできます。
- C誤り。上書きで履歴を残さないと、ロールバックや監査ができません。
- D誤り。バージョン管理をしないと、再現性・監査性が確保できません。