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# Contribuire ai dati di formazione in AWS Clean Rooms ML
<a name="custom-model-training-data"></a>

Dopo che il creatore della collaborazione ha creato la collaborazione e i membri invitati si sono uniti, sei pronto a contribuire con i dati di formazione alla collaborazione. Qualsiasi membro può fornire dati di formazione.

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#### [ Console ]

**Per fornire dati di allenamento (console)**

1. Accedi a Console di gestione AWS e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)

1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, selezionare **Tables (Tabelle)**.

1. Nella pagina **Tabelle**, scegli **Configura nuova** tabella.

1. Per **Configura nuova tabella**, per **Origine dati,** scegli **Amazon S3**, **Amazon Athena** **o** Snowflake e completa i seguenti passaggi, in base alla tua origine dati:    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. Scegli **Configura nuova tabella**. 

1. Nella pagina dei dettagli della tabella, scegli **Configura regola di analisi** per configurare una regola di analisi personalizzata per questa tabella. Una regola di analisi personalizzata limita l'accesso ai dati. Puoi consentire una serie specifica di query preautorizzate sui tuoi dati o consentire a un set specifico di account di interrogare i tuoi dati.

   1. Per il **tipo di regola di analisi**, scegli **Personalizzato** e per **Metodo di creazione**, scegli Flusso **guidato**.

   1. Scegli **Next (Successivo)**.

   1. Per **Specificare i controlli di analisi**, scegli tra **Rivedi ogni nuova analisi** e **Consenti qualsiasi analisi da parte di collaboratori specifici**. 

   1. Scegli **Next (Successivo)**.

   1. (Facoltativo) Per **Specificare i controlli dei risultati dell'analisi**, per **Colonne non consentite nell'output**, specificate se desiderate escludere eventuali colonne dall'output. Se scegliete **Nessuno**, nessuna colonna viene esclusa dall'output. Se scegli **Elenco personalizzato**, puoi specificare determinate colonne che verranno rimosse dall'output.

   1. Per **Analisi aggiuntive applicate all'output**, specificate se desiderate consentire, negare o richiedere un'analisi aggiuntiva prima della generazione dei risultati.

   1. Scegli **Next (Successivo)**.

   1. **(Facoltativo) Per **Imposta la privacy differenziale**, scegliete Disattiva.**

   1. Scegli **Next (Successivo)**.

   1. Rivedi le informazioni nella pagina **Rivedi e configura**, quindi scegli **Configura regola di analisi**.

1. Dalla pagina dei dettagli della tabella, scegli **Associa alla collaborazione**.

1. Nella finestra di dialogo **Associa tabella**, selezionate la collaborazione a cui desiderate associare questa tabella e scegliete **Scegli collaborazione**. 

1. **Nella pagina Associa tabella**, esamina e verifica le informazioni in **Dettagli di associazione alle tabelle**, **Accesso ai servizi** e **Tag**. Scegli **Associa tabella**.

1. Nella tabella **Tabelle associate alla tua** tabella, seleziona il pulsante di opzione accanto alla tabella che hai appena associato. Dal menu **Azioni**, scegliete **Configura** nel gruppo di **regole di analisi della collaborazione**.

1. Nella pagina **Configura la regola di analisi della collaborazione**, per **Analisi aggiuntive consentite**, scegli se i membri della collaborazione o membri specifici della collaborazione possono eseguire analisi aggiuntive.

   Per la **consegna dei risultati**, scegli quali membri sono autorizzati a ricevere i risultati dagli output delle query.

1. Scegli **Configura regola di analisi**.

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#### [ API ]

Per contribuire ai dati di formazione (API)

1. Configura una AWS Glue tabella esistente da utilizzare in AWS Clean Rooms fornendo la tabella e le colonne che possono essere utilizzate.

   Esegui il codice seguente con i tuoi parametri specifici.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table(
       name='configured_table_name',
       tableReference= {
           'glue': {
               'tableName': 'glue_table_name',
               'databaseName': 'glue_database_name'
           }
       },
       analysisMethod="DIRECT_QUERY",
       allowedColumns=["column1", "column2", "column3",...]
   )
   ```

1. Configura una regola di analisi personalizzata che limiti l'accesso ai tuoi dati. Puoi consentire una serie specifica di query preautorizzate sui tuoi dati o consentire a un set specifico di account di interrogare i tuoi dati.

   Esegui il codice seguente con i tuoi parametri specifici.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_analysis_rule(
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       analysisRuleType='CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAnalyses': ['ANY_QUERY'],
                   'allowedAnalysisProviders': ['query_runner_account'],
                   'additionalAnalyses': "REQUIRED"
               }
           }
       }
   )
   ```

   In questo esempio, un account specifico può eseguire qualsiasi query sui dati ed è necessaria un'analisi aggiuntiva.

1. Associa una tabella configurata alla collaborazione e fornisci un ruolo di accesso al servizio alle AWS Glue tabelle.

   Esegui il codice seguente con i tuoi parametri specifici.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association(
       name='configured_table_association_name',
       membershipIdentifier='membership_id',
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       roleArn='arn:aws:iam::account:role/role_name'
   )
   ```
**Nota**  
Questo ruolo di servizio dispone delle autorizzazioni per le tabelle. Il ruolo di servizio può essere assunto solo eseguendo AWS Clean Rooms le query consentite per conto del membro che può eseguire le query. Nessun membro della collaborazione (diverso dal proprietario dei dati) ha accesso alle tabelle sottostanti della collaborazione. Il proprietario dei dati può disattivare la privacy differenziale per rendere le proprie tabelle disponibili per l'interrogazione da parte di altri membri.

1. Infine, aggiungi una regola di analisi all'associazione di tabelle configurata.

   Esegui il codice seguente con i tuoi parametri specifici.

   ```
   import boto3
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
       configuredTableAssociationIdentifier='configured_table_association_identifier',
       membershipIdentifier='membership_id',
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       analysisRuleType = 'CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAdditionalAnalyses': ['configured_model_algorithm_association_arns'],
                   'allowedResultReceivers': ['query_runner_account']
               }
           }
       }
   )
   ```

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