【シナリオ】Model Servingエンドポイントのレイテンシ要件が厳しく、Pythonのオーバーヘッドを極限まで減らしたい。MLflowの標準的なPythonモデル以外の選択肢として検討すべきデプロイ形式はどれか。

【シナリオ】AutoMLを実行しようとしたが、データセットにターゲット変数（ラベル）との相関が1.0（完全に一致）の列が含まれており、過学習（Data Leakage）が疑われる。AutoMLの実行前にこの問題を検出するための機能はどれか。