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Empfangen von Modellprotokollen und Metriken
Um Protokolle und Metriken aus Schulungen oder Inferenzen mit benutzerdefinierten Modellen zu erhalten, müssen Mitglieder eine ML-Konfiguration mit einer gültigen Rolle erstellt haben, die die erforderlichen CloudWatch Berechtigungen bereitstellt (siehe Erstellen einer Servicerolle für benutzerdefinierte ML-Modellierung — ML-Konfiguration).
Systemmetrik
Systemmetriken für Training und Inferenz, wie CPU- und Speicherauslastung, werden allen Mitgliedern der Zusammenarbeit mit gültigen ML-Konfigurationen zur Verfügung gestellt. Diese Metriken können im Verlauf des Jobs über CloudWatch Metriken in den jeweiligen /aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs Namespaces /aws/cleanroomsml/TrainedModels eingesehen werden.
Modellieren Sie Logs
Der Zugriff auf die Modellprotokolle erfolgt über die Datenschutzrichtlinien der einzelnen konfigurierten Modellalgorithmen. Der Modellautor legt die Datenschutzrichtlinie fest, wenn er einen konfigurierten Modellalgorithmus (entweder über die Konsole oder die CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation API) einer Kollaboration zuordnet. Durch die Festlegung der Datenschutzrichtlinie wird gesteuert, welche Mitglieder die Modellprotokolle erhalten können.
Darüber hinaus kann der Modellautor in der Datenschutzrichtlinie ein Filtermuster festlegen, um Protokollereignisse zu filtern. Alle Logs, die ein Modellcontainer an stdout oder sendet stderr und die dem Filtermuster entsprechen (falls gesetzt), werden an Amazon CloudWatch Logs gesendet. Modellprotokolle sind in CloudWatch Protokollgruppen /aws/cleanroomsml/TrainedModels bzw. /aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs
Benutzerdefinierte Metriken
Wenn Sie einen Modellalgorithmus konfigurieren (entweder über die Konsole oder die CreateConfiguredModelAlgorithm API), kann der Modellautor bestimmte Metriknamen und Regex-Anweisungen angeben, nach denen in den Ausgabeprotokollen gesucht werden soll. Diese können im Verlauf des Jobs über CloudWatch Metrics im Namespace eingesehen werden. /aws/cleanroomsml/TrainedModels Bei der Zuordnung eines konfigurierten Modellalgorithmus kann der Modellautor in der Datenschutzkonfiguration der Metriken einen optionalen Geräuschpegel festlegen, um die Ausgabe von Rohdaten zu vermeiden und dennoch Einblick in benutzerdefinierte Metriktrends zu erhalten. Wenn ein Geräuschpegel festgelegt ist, werden die Messwerte am Ende des Jobs veröffentlicht und nicht in Echtzeit.
