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設定されたモデルアルゴリズムの関連付け
モデルアルゴリズムを設定したら、モデルアルゴリズムをコラボレーションに関連付ける準備が整います。モデルアルゴリズムを関連付けると、コラボレーションのすべてのメンバーがモデルアルゴリズムを使用できるようになります。
- Console
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でカスタム ML モデルアルゴリズムを関連付けるには AWS Clean Rooms
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にサインイン AWS Management Console し、 で AWS Clean Rooms コンソール
を開きます AWS アカウント (まだ開いていない場合)。 -
左側のナビゲーションペインで、カスタム ML モデルを選択します。
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カスタム ML モデルページで、コラボレーションに関連付ける設定済みモデルアルゴリズムを選択し、コラボレーションに関連付けるをクリックします。
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設定されたモデルアルゴリズムの関連付けウィンドウで、関連付けるコラボレーションを選択します。
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[コラボレーションを選ぶ] を選択します。
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- API
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設定されたモデルアルゴリズムをコラボレーションに関連付けます。また、さまざまなログにアクセスできるユーザーを定義し、顧客が正規表現を定義できるようにし、トレーニングモデルの出力または推論結果からエクスポートできるデータの量を定義するプライバシーポリシーも提供します。
注記
設定されたモデルアルゴリズムの関連付けはイミュータブルです。
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 ] } } } )設定されたモデルアルゴリズムがコラボレーションに関連付けられると、トレーニングデータプロバイダーはテーブルにコラボレーション分析ルールを追加する必要があります。このルールにより、設定されたモデルアルゴリズムの関連付けが設定されたテーブルにアクセスできるようになります。すべての貢献しているトレーニングデータプロバイダーは、次のコードを実行する必要があります。
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': [] } } } )注記
設定されたモデルアルゴリズムの関連付けはイミュータブルであるため、カスタムモデル設定の最初の数回のイテレーション
allowedAdditionalAnalyses
中に、 でワイルドカードを使用するモデルをリスト化できるようにするトレーニングデータプロバイダーをお勧めします。これにより、モデルプロバイダーは、更新されたモデルコードをデータでトレーニングする前に、他のトレーニングプロバイダーが再関連付けする必要なく、コードを繰り返し実行できます。