Associer l'algorithme du modèle configuré - AWS Clean Rooms

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Associer l'algorithme du modèle configuré

Après avoir configuré l'algorithme du modèle, vous êtes prêt à l'associer à une collaboration. L'association d'un algorithme de modèle met celui-ci à la disposition de tous les membres de la collaboration.

Console
Pour associer un algorithme de modèle ML personnalisé dans AWS Clean Rooms

  1. Connectez-vous à la AWS Clean Rooms console AWS Management Console et ouvrez-la avec votre Compte AWS (si vous ne l'avez pas encore fait).

  2. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Modèles ML personnalisés.

  3. Sur la page Modèles ML personnalisés, choisissez l'algorithme de modèle configuré que vous souhaitez associer à une collaboration, puis cliquez sur Associer à la collaboration.

  4. Dans la fenêtre Associer un algorithme de modèle configuré, choisissez la collaboration à laquelle vous souhaitez vous associer.

  5. Choisissez Choisir une collaboration.

API

Associez l'algorithme du modèle configuré à la collaboration. Vous fournissez également une politique de confidentialité qui définit qui a accès aux différents journaux, permet aux clients de définir l'expression régulière et quelle quantité de données peut être exportée à partir des sorties du modèle d'entraînement ou des résultats d'inférence.

Note

Les associations d'algorithmes de modèles configurées sont immuables.

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
                ]
            } 
        }
    }
)

Une fois que l'algorithme du modèle configuré est associé à la collaboration, les fournisseurs de données de formation doivent ajouter une règle d'analyse de collaboration à leur table. Cette règle permet à l'association d'algorithmes du modèle configuré d'accéder à sa table configurée. Tous les fournisseurs de données de formation contributeurs doivent exécuter le code suivant :

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': []
            }
        }
    }
)
Note

Les associations d'algorithmes de modèles configurés étant immuables, nous recommandons aux fournisseurs de données de formation qui souhaitent autoriser l'utilisation de modèles de liste d'utiliser des caractères génériques allowedAdditionalAnalyses lors des premières itérations de configuration de modèles personnalisés. Cela permet aux fournisseurs de modèles d'itérer leur code sans obliger les autres prestataires de formation à s'associer à nouveau avant d'entraîner leur code de modèle mis à jour avec des données.