Réception des journaux et des métriques du modèle

Pour recevoir des journaux et des métriques issus de l'entraînement ou de l'inférence d'un modèle personnalisé, les membres doivent avoir créé une configuration ML avec un rôle valide fournissant les CloudWatch autorisations nécessaires (voir Création d'un rôle de service pour une modélisation ML personnalisée - Configuration ML).

Métrique du système

Les métriques du système pour l'entraînement et l'inférence, telles que l'utilisation du processeur et de la mémoire, sont publiées à tous les membres en collaboration avec des configurations ML valides. Ces métriques peuvent être consultées au fur et à mesure de l'avancement de la tâche via CloudWatch Metrics in the /aws/cleanroomsml/TrainedModels or /aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs namespaces, respectivement.

Logs de modèles

L'accès aux journaux du modèle est fourni par la politique de configuration de confidentialité de chaque algorithme de modèle configuré. L'auteur du modèle définit la politique de configuration de confidentialité lorsqu'il associe un algorithme de modèle configuré (via la console ou l'CreateConfiguredModelAlgorithmAssociationAPI) à une collaboration. La définition de la politique de configuration de confidentialité permet de contrôler quels membres peuvent recevoir les journaux du modèle.

En outre, l'auteur du modèle peut définir un modèle de filtre dans la politique de configuration de confidentialité pour filtrer les événements du journal. Tous les journaux qu'un conteneur modèle envoie vers stdout ou stderr qui correspondent au modèle de filtre (s'il est défini) sont envoyés à Amazon CloudWatch Logs. Les journaux des modèles sont disponibles dans des groupes de CloudWatch journaux /aws/cleanroomsml/TrainedModels ou/aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs, respectivement.

Métriques définies sur mesure

Lorsque vous configurez un algorithme de modèle (via la console ou l'CreateConfiguredModelAlgorithmAPI), l'auteur du modèle peut fournir des noms de métriques spécifiques et des instructions regex à rechercher dans les journaux de sortie. Ils peuvent être consultés au fur et à mesure de l'avancement de la tâche via CloudWatch Metrics dans l'espace de /aws/cleanroomsml/TrainedModels noms. Lorsqu'il associe un algorithme de modèle configuré, l'auteur du modèle peut définir un niveau de bruit facultatif dans la configuration de confidentialité des métriques afin d'éviter de générer des données brutes tout en fournissant une visibilité sur les tendances des métriques personnalisées. Si un niveau de bruit est défini, les mesures sont publiées à la fin de la tâche plutôt qu'en temps réel.