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# Privacidad de datos en Amazon SageMaker AI
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Amazon SageMaker AI recopila información agregada sobre el uso de bibliotecas AWS propias y de código abierto que se utilizan durante la formación. SageMaker La IA utiliza estos metadatos agregados para mejorar los servicios y la experiencia del cliente.

En las siguientes secciones se explica el tipo de metadatos que recopila SageMaker AI y cómo excluirse de la recopilación de metadatos.

## Tipos de información recopilada
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**Información de uso**  
Metadatos AWS de bibliotecas propias y de código abierto que se utilizan con fines de SageMaker formación, como las que se utilizan para la formación, la compilación y la cuantificación distribuidas.

**Errores**  
Errores debidos a un comportamiento inesperado, como fallos, bloqueos, cascadas y fallos que se producen al interactuar con la plataforma de formación. SageMaker 

## Desactivación de la recopilación de metadatos
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Puedes optar por no compartir los metadatos agregados con la SageMaker formación al crear un trabajo de formación mediante la `CreateTrainingJob` API. Si utiliza la consola para crear trabajos de entrenamiento, la recopilación de metadatos está desactivada de forma predeterminada.

**importante**  
Debe desactivar la recopilación de metadatos para cada trabajo de entrenamiento que envíe. También debe desactivarla en una llamada a la API, como se muestra en los siguientes ejemplos. No puede desactivarla dentro de un script de entrenamiento.

La siguiente sección muestra cómo puede excluirse de la recopilación de metadatos mediante el AWS CLI AWS SDK para Python (Boto3), o el SDK de SageMaker Python.

### Opte por no participar en la recopilación de metadatos mediante AWS Command Line Interface (AWS CLI)
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Para excluirse de la recopilación de metadatos mediante el AWS CLI, `OPT_OUT_TRACKING` defina la variable de entorno `1` en la `create-training-job` API, como se muestra en el siguiente ejemplo de código.

```
aws sagemaker create-training-job \
--training-job-name your_job_name \
--algorithm-specification AlgorithmName=your_algorithm_name\
--output-data-config S3OutputPath=s3://bucket-name/key-name-prefix \
--resource-config InstanceType=ml.c5.xlarge, InstanceCount=1 \
--stopping-condition MaxRuntimeInSeconds=100 \
--environment OPT_OUT_TRACKING=1
```

### Opte por no participar en la recopilación de metadatos mediante el AWS SDK para Python (Boto3)
<a name="data-privacy-opt-out-boto3"></a>

Para desactivar la recopilación de metadatos mediante el SDK para Python (Boto3), defina la variable de entorno `OPT_OUT_TRACKING` en `1` en la API de `create_training_job`, como se muestra en el siguiente ejemplo de código.

```
boto3.client('sagemaker').create_training_job(
    TrainingJobName='your_training_job',
    AlgorithmSpecification={
        'AlgorithmName': 'your_algorithm_name',
        'TrainingInputMode': 'File',
    },
    RoleArn='your_arn',
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket-name/key-name-prefix',
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 123,
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 123,
    },
    Environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    },
)
```

### Optar por no participar en la recopilación de metadatos mediante el SDK de SageMaker Python
<a name="data-privacy-opt-out-sdk"></a>

Para excluirse de la recopilación de metadatos mediante el SDK de SageMaker Python, `OPT_OUT_TRACKING` defina la variable de entorno como `1` dentro de un estimador de SageMaker IA, como se muestra en el siguiente ejemplo de código.

```
sagemaker.estimator(
    image_uri='path_to_container',
    role='rolearn',
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.c5.xlarge', 
    environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    }, 
)
```

### Desactivación de la recopilación de metadatos en toda la cuenta
<a name="data-privacy-opt-out-account-wide"></a>

Si quiere desactivar la recopilación de metadatos de varias cuentas, puede configurar una variable de entorno para desactivar el seguimiento en toda la cuenta. Debe usar el SDK de Python para SageMaker IA para excluirse de la recopilación de metadatos a nivel de cuenta.

El siguiente ejemplo de código muestra cómo desactivar el seguimiento en toda la cuenta.

```
SchemaVersion: '1.0'
SageMaker:
  TrainingJob:
    Environment:
      'OPT_OUT_TRACKING': '1'
```

Para obtener más información sobre cómo excluirse del seguimiento en toda la cuenta, consulta [Configuración y uso de valores predeterminados con el SDK de Python SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#id22).

## Información adicional
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**Si su servicio posterior depende de la formación en IA SageMaker **

Si utilizas un servicio que se basa en la SageMaker formación, te recomendamos encarecidamente que informes a tus clientes sobre la recopilación agregada de metadatos en la plataforma de SageMaker formación y les des la opción de excluirlos. También puede desactivar la recopilación de metadatos en nombre de su cliente.

**Si es cliente o cliente de un servicio que utiliza la formación en SageMaker IA**

Si es cliente o cliente de un servicio que utiliza la SageMaker formación, utilice el método que prefiera en la sección anterior para excluirse de la recopilación de metadatos.