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Empfangen von Modellprotokollen und Metriken
Um Protokolle und Metriken aus dem Training oder der Inferenz benutzerdefinierter Modelle zu erhalten, müssen Mitglieder eine ML-Konfiguration mit einer gültigen Rolle erstellt haben, die die erforderlichen CloudWatch Berechtigungen bietet (siehe Erstellen einer Servicerolle für benutzerdefinierte ML-Modellierung — ML-Konfiguration).
Systemmetrik
Systemmetriken für Training und Inferenz, wie CPU- und Speicherauslastung, werden für alle Mitglieder der Kollaboration mit gültigen ML-Konfigurationen veröffentlicht. Diese Metriken können im Verlauf des Jobs über CloudWatch Metriken in den jeweiligen Namespaces /aws/cleanroomsml/TrainedModels oder /aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs Namespaces eingesehen werden.
Modellprotokolle
Der Zugriff auf die Modellprotokolle erfolgt über die Datenschutzkonfigurationsrichtlinie jedes konfigurierten Modellalgorithmus. Der Modellautor legt die Datenschutzkonfigurationsrichtlinie fest, wenn er einen konfigurierten Modellalgorithmus (entweder über die Konsole oder die CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation API) einer Kollaboration zuordnet. Durch das Festlegen der Datenschutzkonfigurationsrichtlinie wird gesteuert, welche Mitglieder die Modellprotokolle erhalten können.
Darüber hinaus kann der Modellautor in der Datenschutzkonfigurationsrichtlinie ein Filtermuster festlegen, um Protokollereignisse zu filtern. Alle Protokolle, die ein Modellcontainer an stdout oder sendet stderr und die dem Filtermuster entsprechen (falls gesetzt), werden an Amazon CloudWatch Logs gesendet. Modellprotokolle sind in CloudWatch Protokollgruppen /aws/cleanroomsml/TrainedModels bzw. /aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs
Benutzerdefinierte Metriken
Wenn Sie einen Modellalgorithmus konfigurieren (entweder über die Konsole oder die CreateConfiguredModelAlgorithm API), kann der Modellautor bestimmte Metriknamen und Regex-Anweisungen angeben, nach denen in den Ausgabeprotokollen gesucht werden soll. Diese können im Verlauf des Jobs über CloudWatch Metriken im Namespace eingesehen werden. /aws/cleanroomsml/TrainedModels Beim Zuordnen eines konfigurierten Modellalgorithmus kann der Modellautor in der Datenschutzkonfiguration für Messwerte einen optionalen Geräuschpegel festlegen, um die Ausgabe von Rohdaten zu vermeiden und gleichzeitig Einblick in benutzerdefinierte Metriktrends zu erhalten. Wenn ein Geräuschpegel festgelegt ist, werden die Messwerte am Ende des Auftrags und nicht in Echtzeit veröffentlicht.
