Asociar el algoritmo del modelo configurado - AWS Clean Rooms

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Asociar el algoritmo del modelo configurado

Una vez que haya configurado el algoritmo del modelo, estará listo para asociar el algoritmo del modelo a una colaboración. Al asociar un algoritmo modelo, el algoritmo modelo estará disponible para todos los miembros de la colaboración.

Console
Para asociar un algoritmo de modelo ML personalizado en AWS Clean Rooms

  1. Inicie sesión en AWS Management Console y abra la AWS Clean Rooms consola con su Cuenta de AWS (si aún no lo ha hecho).

  2. En el panel de navegación izquierdo, selecciona los modelos de aprendizaje automático personalizados.

  3. En la página de modelos de aprendizaje automático personalizados, elija el algoritmo de modelo configurado que desee asociar a una colaboración y haga clic en Asociar a la colaboración.

  4. En la ventana Asociar el algoritmo del modelo configurado, elija la colaboración a la que desee asociarse.

  5. Seleccione Elegir colaboración.

API

Asocie el algoritmo del modelo configurado a la colaboración. También proporciona una política de privacidad que define quién tiene acceso a los diferentes registros, permite a los clientes definir las expresiones regulares y cuántos datos se pueden exportar de los resultados del modelo de entrenamiento o de las inferencias.

nota

Las asociaciones de algoritmos de modelos configurados son inmutables.

import boto3 
acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')

acr_ml_client.create_configured_model_algorithm_association(
    name='configured_model_algorithm_association_name',
    description='purpose of the association',
    membershipIdentifier='membership_id',
    configuredModelAlgorithmArn= 'arn:aws:cleanrooms-ml:region:account:membership/membershipIdentifier/configured-model-algorithm/identifier',
    privacyConfiguration = {
        "policies": {
            "trainedModels": {
                "containerLogs": [
                    {
                        "allowedAccountIds": ['member_account_id'],
                        
                    },
                    {
                        "allowedAccountIds": ['member_account_id'],
                        "filterPattern": "INFO"
                    }
                ],
                "containerMetrics": {
                    "noiseLevel": 'noise value'
                }
            },
            "trainedModelInferenceJobs": {
                "containerLogs": [
                    {
                        "allowedAccountIds": ['member_account_id']
                    }
                ]
            },
            trainedModelExports: {
                maxSize: {
                    unit: GB,
                    value: 5
                },
                filesToExport: [
                    "MODEL",    // final model artifacts that container should write to /opt/ml/model directory
                    "OUTPUT"   // other artifacts that container should write to /opt/ml/output/data directory
                ]
            } 
        }
    }
)

Una vez que el algoritmo modelo configurado esté asociado a la colaboración, los proveedores de datos de formación deben añadir una regla de análisis de colaboración a su tabla. Esta regla permite que la asociación de algoritmos del modelo configurado acceda a su tabla configurada. Todos los proveedores de datos de formación que contribuyan deben ejecutar el siguiente código:

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

acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
    membershipIdentifier= 'membership_id',
    configuredTableAssociationIdentifier= 'configured_table_association_id',
    analysisRuleType= 'CUSTOM',
    analysisRulePolicy = {
        'v1': {
            'custom': {
                'allowedAdditionalAnalyses': ['arn:aws:cleanrooms-ml:region:*:membership/*/configured-model-algorithm-association/*''],
                'allowedResultReceivers': []
            }
        }
    }
)
nota

Como las asociaciones de algoritmos de modelos configurados son inmutables, recomendamos que los proveedores de datos de formación que deseen permitir su uso en listas de modelos utilicen caracteres comodín allowedAdditionalAnalyses durante las primeras iteraciones de la configuración del modelo personalizado. Esto permite a los proveedores de modelos iterar su código sin necesidad de que otros proveedores de formación vuelvan a asociarlo antes de entrenar su código de modelo actualizado con datos.