本文介绍了哪两种跨账户模型治理拓扑？
一种是 hub-and-spoke 集中治理，通过 AWS RAM 将同一个 MLflow 应用共享给多个开发账户；另一种是混合治理，适用于监管环境，开发账户与治理中心完全隔离。
Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 2
（翻译）使用 MLflow 与 Amazon SageMaker AI Model Registry 同步治理模型：第 2 部分
资讯摘要
Governing models across accounts is the next step after automatic model registration. This post extends managed MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync to two cross-account governance topologies: a hub-and-spoke pattern that centralizes governance with AWS RAM, and a hybrid pattern that k
AI 摘要
本文为 AWS 机器学习博客第二部分，介绍将受管 MLflow 与 SageMaker AI Model Registry 的自动同步扩展到跨账户模型治理。内容涵盖两种拓扑：通过 AWS RAM 共享 MLflow 应用的 hub-and-spoke 集中治理，以及面向监管环境的隔离式混合治理；并详解管理员、数据科学家、治理员等角色流程及模型经审批后通过 CI/CD 部署至端点的过程。
AI 问答
跨账户配置由谁完成？
管理员负责一次性跨账户设置，包括 AWS RAM 资源共享、存储桶策略和目标模型组配置；混合拓扑中还包含各开发账户的模型负责人，先在本地审批模型。
模型在中心注册表获批后如何部署？
审批事件会触发 CI/CD 管道，由 ML 工程师将已批准的模型版本部署到对应开发账户中的 Amazon SageMaker endpoint。
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