Bereitstellung von Trainingsdaten in AWS Clean Rooms ML

Nachdem der Ersteller der Kollaboration die Kollaboration erstellt hat und eingeladene Mitglieder beigetreten sind, können Sie Trainingsdaten zur Zusammenarbeit beitragen. Jedes Mitglied kann Trainingsdaten beitragen.

Console

Um Trainingsdaten beizutragen (Konsole)

Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Clean Rooms Konsole unter https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.
Wählen Sie im linken Navigationsbereich Tables (Tabellen) aus.
Wählen Sie auf der Seite „Tabellen“ die Option „Neue Tabelle konfigurieren“ aus.

Wählen Sie unter Neue Tabelle konfigurieren für Datenquelle Amazon S3, Amazon Athena oder Snowflake aus und führen Sie je nach Datenquelle die folgenden Schritte aus:

Wenn Sie verwenden	Empfehlung
Amazon S3	Wählen Sie eine Datenbank aus der Dropdownliste aus und wählen Sie dann die Tabelle aus der Datenbank aus. Wählen Sie für Spalten, die in Kollaborationen zulässig sind, entweder Alle Spalten oder Benutzerdefinierte Liste aus. Geben Sie unter „Konfigurierte Tabellendetails“ den Namen und optional eine Beschreibung für diese Tabelle an. Wenn Sie Modellmetriken melden möchten, geben Sie den Namen der Metriken und die Regex-Anweisung ein, die die Ausgabeprotokolle nach der Metrik durchsucht. Wenn Sie Tags für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie Neues Tag hinzufügen und geben Sie dann das Schlüssel-Wert-Paar ein.
Amazon Athena	Wählen Sie eine Datenbank aus der Dropdownliste aus und wählen Sie dann die Tabelle aus der Datenbank aus. Wählen Sie für Spalten, die in Kollaborationen zulässig sind, entweder Alle Spalten oder Benutzerdefinierte Liste aus. Geben Sie unter „Konfigurierte Tabellendetails“ den Namen und optional eine Beschreibung für diese Tabelle an. Wenn Sie Modellmetriken melden möchten, geben Sie den Namen der Metriken und die Regex-Anweisung ein, die die Ausgabeprotokolle nach der Metrik durchsucht. Wenn Sie Tags für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie Neues Tag hinzufügen und geben Sie dann das Schlüssel-Wert-Paar ein.
Snowflake	Geben Sie die Snowflake-Anmeldeinformationen mithilfe eines vorhandenen geheimen ARN an oder speichern Sie ein neues Geheimnis für diese Tabelle. Geben Sie für Snowflake-Tabellen- und Schemadetails die Details manuell ein oder importieren Sie die Details automatisch. Geben Sie für das Schema den Spaltennamen ein und wählen Sie den Datentyp aus der Dropdownliste aus. Wenn Sie Tags für die konfigurierte Tabellenressource aktivieren möchten, wählen Sie Neues Tag hinzufügen und geben Sie dann das Schlüssel-Wert-Paar ein.

Wählen Sie Neue Tabelle konfigurieren aus.
Wählen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails die Option Analyseregel konfigurieren aus, um eine benutzerdefinierte Analyseregel für diese Tabelle zu konfigurieren. Eine benutzerdefinierte Analyseregel schränkt den Zugriff auf Ihre Daten ein. Sie können entweder eine bestimmte Gruppe von vorautorisierten Abfragen zu Ihren Daten zulassen oder einer bestimmten Gruppe von Konten erlauben, Ihre Daten abzufragen.
1. Wählen Sie für den Regeltyp Analysis die Option Benutzerdefiniert und für Erstellungsmethode die Option Geführter Ablauf aus.
2. Wählen Sie Weiter aus.
3. Wählen Sie unter Analysesteuerelemente angeben die Optionen Jede neue Analyse überprüfen und Jede Analyse durch bestimmte Mitarbeiter zulassen aus.
4. Wählen Sie Weiter aus.
5. (Optional) Geben Sie unter Steuerelemente für Analyseergebnisse angeben für Spalten, die in der Ausgabe nicht zulässig sind, an, ob Sie Spalten aus der Ausgabe ausschließen möchten. Wenn Sie Keine wählen, werden keine Spalten von der Ausgabe ausgeschlossen. Wenn Sie Benutzerdefinierte Liste wählen, können Sie bestimmte Spalten angeben, die aus der Ausgabe entfernt werden.
6. Geben Sie für Zusätzliche Analysen, die auf die Ausgabe angewendet werden, an, ob Sie eine zusätzliche Analyse zulassen, ablehnen oder erforderlich machen möchten, bevor Ergebnisse generiert werden.
7. Wählen Sie Weiter aus.
8. (Optional) Wählen Sie unter Differentiellen Datenschutz festlegen die Option Ausschalten aus.
9. Wählen Sie Weiter aus.
10. Prüfen Sie die Informationen auf der Seite Überprüfen und konfigurieren und wählen Sie dann Analyseregel konfigurieren aus.
Wählen Sie auf der Seite mit den Tabellendetails die Option Zur Zusammenarbeit zuordnen aus.
Wählen Sie im Dialogfeld „Tabelle zuordnen“ die Kollaboration aus, der Sie diese Tabelle zuordnen möchten, und klicken Sie auf Zusammenarbeit auswählen.
Überprüfen und verifizieren Sie auf der Seite „Tabelle zuordnen“ die Informationen in den Abschnitten „Tabellenzuordnungsdetails“, „Servicezugriff“ und „Tags“. Wählen Sie „Tabelle zuordnen“.
Wählen Sie in der Tabelle Mit Ihnen verknüpfte Tabellen das Optionsfeld neben der Tabelle aus, die Sie gerade verknüpft haben. Wählen Sie im Menü Aktionen in der Regelgruppe Kollaborationsanalyse die Option Konfigurieren aus.
Wählen Sie auf der Seite Regel zur Kollaborationsanalyse konfigurieren unter Zulässige zusätzliche Analysen aus, ob einzelne Kollaborationsmitglieder oder bestimmte Kollaborationsmitglieder zusätzliche Analysen durchführen können.

Wählen Sie unter Ergebnisbereitstellung aus, welche Mitglieder Ergebnisse aus Abfrageausgaben empfangen dürfen.
Wählen Sie Analyseregel konfigurieren aus.

API

Um Trainingsdaten beizutragen (API)

Konfigurieren Sie eine vorhandene AWS Glue Tabelle für die Verwendung in, AWS Clean Rooms indem Sie die Tabelle und die Spalten angeben, die verwendet werden können.

Führen Sie den folgenden Code mit Ihren spezifischen Parametern aus.


import boto3 
acr_client= boto3.client('cleanrooms')

acr_client.create_configured_table(
    name='configured_table_name',
    tableReference= {
        'glue': {
            'tableName': 'glue_table_name',
            'databaseName': 'glue_database_name'
        }
    },
    analysisMethod="DIRECT_QUERY",
    allowedColumns=["column1", "column2", "column3",...]
)

Konfigurieren Sie eine benutzerdefinierte Analyseregel, die den Zugriff auf Ihre Daten einschränkt. Sie können entweder eine bestimmte Gruppe von vorab autorisierten Abfragen zu Ihren Daten zulassen oder einer bestimmten Gruppe von Konten erlauben, Ihre Daten abzufragen.

Führen Sie den folgenden Code mit Ihren spezifischen Parametern aus.


import boto3 
acr_client= boto3.client('cleanrooms')

acr_client.create_configured_table_analysis_rule(
    configuredTableIdentifier='configured_table_id',
    analysisRuleType='CUSTOM',
    analysisRulePolicy= {
        'v1': {
            'custom': {
                'allowedAnalyses': ['ANY_QUERY'],
                'allowedAnalysisProviders': ['query_runner_account'],
                'additionalAnalyses': "REQUIRED"
            }
        }
    }
)

In diesem Beispiel darf ein bestimmtes Konto jede Abfrage der Daten ausführen, und eine zusätzliche Analyse ist erforderlich.

Ordnen Sie der Kollaboration eine konfigurierte Tabelle zu und weisen Sie den AWS Glue Tabellen eine Servicezugriffsrolle zu.

Führen Sie den folgenden Code mit Ihren spezifischen Parametern aus.
```
import boto3 
acr_client= boto3.client('cleanrooms')

acr_client.create_configured_table_association(
    name='configured_table_association_name',
    membershipIdentifier='membership_id',
    configuredTableIdentifier='configured_table_id',
    roleArn='arn:aws:iam::account:role/role_name'
)
```
Anmerkung
Diese Servicerolle hat Berechtigungen für die Tabellen. Die Servicerolle kann nur übernommen werden AWS Clean Rooms , indem zulässige Abfragen im Namen des Mitglieds ausgeführt werden, das Abfragen durchführen kann. Keine Kollaborationsmitglieder (außer dem Datenbesitzer) haben Zugriff auf die zugrunde liegenden Tabellen in der Kollaboration. Der Datenbesitzer kann Differential Privacy deaktivieren, um seine Tabellen für Abfragen durch andere Mitglieder verfügbar zu machen.

Fügen Sie abschließend der konfigurierten Tabellenzuordnung eine Analyseregel hinzu.

Führen Sie den folgenden Code mit Ihren spezifischen Parametern aus.


import boto3
acr_client= boto3.client('cleanrooms')

acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
    configuredTableAssociationIdentifier='configured_table_association_identifier',
    membershipIdentifier='membership_id',
    configuredTableIdentifier='configured_table_id',
    analysisRuleType = 'CUSTOM',
    analysisRulePolicy= {
        'v1': {
            'custom': {
                'allowedAdditionalAnalyses': ['configured_model_algorithm_association_arns'],
                'allowedResultReceivers': ['query_runner_account']
            }
        }
    }
)

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Dokumentkonventionen

Kollaboration erstellen und ihr beitreten

Konfiguration eines Modellalgorithmus

Bereitstellung von Trainingsdaten in AWS Clean Rooms ML

Um Trainingsdaten beizutragen (Konsole)

Anmerkung