設定されたモデルアルゴリズムの関連付け - AWS Clean Rooms

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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
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
  1. 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)。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. [コラボレーションを選ぶ] を選択します。

API

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。