亚马逊 A SageMaker I 中的数据隐私

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

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Amazon SageMaker AI 收集有关训练期间使用的 AWS自有库和开源库使用情况的汇总信息。 SageMaker AI 使用此聚合元数据来改善服务和客户体验。

以下各节介绍了 SageMaker AI 收集的元数据类型以及如何选择退出元数据收集。

收集的信息类型

如何退出元数据收集

使用 CreateTrainingJob API 创建训练作业时，您可以选择不与 SageMaker 训练共享聚合元数据。如果使用管理控制台创建训练作业，则默认禁用元数据收集。

以下部分介绍如何使用 AWS CLI、 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK或 SageMaker Python SDK 选择退出元数据收集。

使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 选择退出元数据收集

要使用退出元数据收集 AWS CLI，请在 create-training-job API 1 中OPT_OUT_TRACKING将环境变量设置为，如以下代码示例所示。

aws sagemaker create-training-job \
--training-job-name your_job_name \
--algorithm-specification AlgorithmName=your_algorithm_name\
--output-data-config S3OutputPath=s3://bucket-name/key-name-prefix \
--resource-config InstanceType=ml.c5.xlarge, InstanceCount=1 \
--stopping-condition MaxRuntimeInSeconds=100 \
--environment OPT_OUT_TRACKING=1

使用退出元数据收集 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK

要退出使用 Python SDK (Boto3) 收集元数据，请在 create_training_job API 中将环境变量 OPT_OUT_TRACKING 设置为 1，如以下代码示例所示。

boto3.client('sagemaker').create_training_job(
    TrainingJobName='your_training_job',
    AlgorithmSpecification={
        'AlgorithmName': 'your_algorithm_name',
        'TrainingInputMode': 'File',
    },
    RoleArn='your_arn',
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket-name/key-name-prefix',
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 123,
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 123,
    },
    Environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    },
)

使用 P SageMaker ython 软件开发工具包选择退出元数据收集

要选择退出使用 SageMaker Python SDK 收集元数据，OPT_OUT_TRACKING请将环境变量设置为 A SageMaker I 估算器1内部，如以下代码示例所示。

sagemaker.estimator(
    image_uri='path_to_container',
    role='rolearn',
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.c5.xlarge', 
    environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    }, 
)

选择退出整个账户的元数据收集

如果想退出多个账户的元数据收集，可以设置一个环境变量来退出整个账户的跟踪。您必须使用 SageMaker AI Python SDK 才能选择退出账户级别的元数据收集。

下面的代码示例显示了如何退出整个账户的跟踪。

SchemaVersion: '1.0'
SageMaker:
  TrainingJob:
    Environment:
      'OPT_OUT_TRACKING': '1'

有关如何选择退出全账户跟踪的更多信息，请参阅使用 Pyth SageMaker on SDK 配置和使用默认设置。

其他信息

如果您的下游服务依赖于 SageMaker AI 训练

如果您运营的服务依赖于 SageMaker 培训，强烈建议您告知客户有关 SageMaker 培训平台中收集的汇总元数据的信息，并让他们选择退出。或者，您也可以代表客户选择退出元数据收集。

如果您是使用 SageMaker AI 培训的服务的客户或客户

如果您是使用 SageMaker 培训的服务的客户或客户，请使用上一节中的首选方法选择退出元数据收集。