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# Réception des journaux et des métriques des modèles
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Pour recevoir des journaux et des métriques issus de la formation ou de l'inférence de modèles personnalisés, les membres doivent avoir [ créé une configuration ML ](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/create-custom-ml-collaboration.html) avec un rôle valide fournissant les CloudWatch autorisations nécessaires (voir [ Création d'un rôle de service pour la modélisation ML personnalisée - Configuration ML](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/ml-roles.html#ml-roles-custom-configure)).

**Métrique du système **

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

**Logs des 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'`CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation`API) 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 à `stdout` ou `stderr` qui correspondent au modèle de filtre (s'il est défini) sont envoyés à Amazon CloudWatch Logs. Les journaux de 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'`CreateConfiguredModelAlgorithm`API), l'auteur du modèle peut fournir des noms de métriques et des instructions regex spécifiques à rechercher dans les journaux de sortie. Ceux-ci peuvent être consultés au fur et à mesure de l'avancement de la tâche via CloudWatch Metrics dans l'`/aws/cleanroomsml/TrainedModels`espace de noms. Lors de l'association d'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 offrant 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.