Modelos personalizados em Clean Rooms ML

Com o Clean Rooms ML, os membros de uma colaboração podem usar um algoritmo de modelo personalizado dockerizado que é armazenado no Amazon ECR para analisar conjuntamente seus dados. Para fazer isso, o provedor do modelo deve criar uma imagem e armazená-la no Amazon ECR. Siga as etapas no Guia do usuário do Amazon Elastic Container Registry para criar um repositório privado que conterá o modelo de ML personalizado.

Qualquer membro de uma colaboração pode ser o fornecedor do modelo, desde que tenha as permissões corretas. Todos os membros de uma colaboração podem contribuir com dados para o modelo. Para fins deste guia, os membros que contribuem com dados são chamados de provedores de dados. O membro que cria a colaboração é o criador da colaboração, e esse membro pode ser o provedor do modelo, um dos provedores de dados ou ambos.

Os tópicos a seguir descrevem as informações necessárias para criar um modelo de ML personalizado