翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# AWS Clean Rooms ML からのモデルアーティファクトのエクスポート
<a name="export-model-artifacts"></a>

このタスクはオプションであり、コラボレーションのメンバーに`CAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUT`メンバー権限を割り当てたときに完了する必要があります。

モデルトレーニングが完了すると、モデルをトレーニングしたメンバーはモデルアーティファクトのエクスポートを開始できます。モデルをトレーニングしたメンバーは、メンバーが結果と有効な ML 設定を受信できる場合に、モデルアーティファクトを受け取るユーザーを選択します。

------
#### [ Console ]

**カスタム ML モデルアルゴリズムを設定するには (コンソール)**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[コラボレーション]** を選択します。

1. **コラボレーション**ページで、エクスポートするカスタムモデルを含むコラボレーションを選択します。

1. コラボレーションが開いたら、**ML Models** タブを選択し、**カスタムトレーニング済みモデルテーブルからモデル**を選択します。

1. カスタムトレーニング済みモデルの詳細ページで、**モデル出力のエクスポート**をクリックします。

1. **モデル出力をエクスポート**するには、**モデル出力の詳細をエクスポート**するには、**名前**とオプションの**説明**を入力します。

   **コラボレーションのドロップダウンリストのメンバーにエクスポートされたモデル出力でモデルアーティファクトを受け取るメンバー**を選択します。

1. **[エクスポート]** を選択します。

   結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされます`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。**エクスポートするファイル**のみが、指定された最大ファイルサイズまで、設定されたモデルアルゴリズムの関連付け時に選択したファイルだけがエクスポートされます。

------
#### [ API ]

カスタム ML モデルアルゴリズム (API) を設定するには

次のコードを実行して、モデルのエクスポートを開始します。

```
import boto3 
acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')

acr_ml_client.start_trained_model_export_job(
    membershipIdentifier='membership_id',
    trainedModelArn='arn:aws:cleanrooms-ml:region:account:membership/membershipIdentifier/trained-model/identifier',
    outputConfiguration={
        'member': {
            'accountId': 'model_output_receiver_account'
        }
    },
    name='export_job_name'
)
```

結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされます`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。設定済みモデルアルゴリズムの関連付け時に選択した のみを`filesToExport`、`maxSize`指定した までエクスポートします。

------