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# Contribution de données de formation dans AWS Clean Rooms ML
<a name="custom-model-training-data"></a>

Une fois que le créateur de la collaboration a créé la collaboration et que les membres invités l'ont rejoint, vous êtes prêt à apporter des données de formation à la collaboration. Tous les membres peuvent fournir des données de formation.

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#### [ Console ]

**Pour fournir des données d'entraînement (console)**

1. Connectez-vous à la AWS Clean Rooms console AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home)

1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez **Tables**.

1. Sur la page **Tables**, choisissez **Configurer une nouvelle table**.

1. Pour **Configurer une nouvelle table**, pour **Source de données,** choisissez **Amazon S3**, **Amazon Athena** ou **Snowflake** et effectuez les étapes suivantes, en fonction de votre source de données :    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/clean-rooms/latest/userguide/custom-model-training-data.html)

1. Choisissez **Configurer une nouvelle table**. 

1. Sur la page des détails de la table, choisissez **Configurer la règle d'analyse** pour configurer une règle d'analyse personnalisée pour cette table. Une règle d'analyse personnalisée limite l'accès à vos données. Vous pouvez autoriser un ensemble spécifique de requêtes préautorisées sur vos données ou autoriser un ensemble spécifique de comptes à interroger vos données.

   1. Pour le **type de règle d'analyse**, choisissez **Personnalisé** et pour **Méthode de création**, choisissez **Flux guidé**.

   1. Choisissez **Suivant**.

   1. Pour **Spécifier les contrôles d'analyse**, choisissez entre **Vérifier chaque nouvelle analyse** et **Autoriser toute analyse réalisée par des collaborateurs spécifiques**. 

   1. Choisissez **Suivant**.

   1. (Facultatif) Pour les **commandes Spécifier les résultats d'analyse**, pour les **colonnes non autorisées en sortie**, indiquez si vous souhaitez exclure des colonnes de la sortie. Si vous choisissez **Aucune**, aucune colonne n'est exclue de la sortie. Si vous choisissez **Liste personnalisée**, vous pouvez spécifier certaines colonnes qui seront supprimées de la sortie.

   1. Pour les **analyses supplémentaires appliquées à la sortie**, spécifiez si vous souhaitez autoriser, refuser ou exiger une analyse supplémentaire avant que les résultats ne soient générés.

   1. Choisissez **Suivant**.

   1. (Facultatif) Pour **Définir la confidentialité différentielle**, choisissez **Désactiver**.

   1. Choisissez **Suivant**.

   1. Consultez les informations de la page **Révision et configuration**, puis choisissez **Configurer la règle d'analyse**.

1. Sur la page des détails du tableau, choisissez **Associer à la collaboration**.

1. Dans la boîte de dialogue **Associer une table**, sélectionnez la collaboration à laquelle vous souhaitez associer cette table et **choisissez Choisir une collaboration**. 

1. Sur la page **Associer la table**, passez en revue et vérifiez les informations figurant dans **Détails de l'association de tables**, **Accès au service** et **Tags**. Choisissez **Associer une table**.

1. Dans le tableau **Tables associées à votre** compte, sélectionnez le bouton radio situé à côté du tableau que vous venez d'associer. Dans le menu **Actions**, choisissez **Configurer** dans le groupe de **règles d'analyse de collaboration**.

1. Sur la page **Configurer les règles d'analyse de collaboration**, dans **Analyses supplémentaires autorisées**, indiquez si des membres de la collaboration ou des membres spécifiques de la collaboration peuvent effectuer des analyses supplémentaires.

   Pour **la livraison des résultats**, choisissez les membres autorisés à recevoir les résultats des requêtes.

1. Choisissez **Configurer la règle d'analyse**.

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#### [ API ]

Pour fournir des données d'entraînement (API)

1. Configurez une AWS Glue table existante à utiliser en AWS Clean Rooms fournissant la table et les colonnes qui peuvent être utilisées.

   Exécutez le code suivant avec vos paramètres spécifiques.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table(
       name='{{configured_table_name}}',
       tableReference= {
           'glue': {
               'tableName': '{{glue_table_name}}',
               'databaseName': '{{glue_database_name}}'
           }
       },
       analysisMethod="DIRECT_QUERY",
       allowedColumns=["{{column1}}", "{{column2}}", "{{column3}}",...]
   )
   ```

1. Configurez une règle d'analyse personnalisée qui limite l'accès à vos données. Vous pouvez autoriser un ensemble spécifique de requêtes préautorisées sur vos données ou autoriser un ensemble spécifique de comptes à interroger vos données.

   Exécutez le code suivant avec vos paramètres spécifiques.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_analysis_rule(
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       analysisRuleType='CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAnalyses': ['ANY_QUERY'],
                   'allowedAnalysisProviders': ['{{query_runner_account}}'],
                   'additionalAnalyses': "REQUIRED"
               }
           }
       }
   )
   ```

   Dans cet exemple, un compte spécifique est autorisé à exécuter n'importe quelle requête sur les données et une analyse supplémentaire est requise.

1. Associez une table configurée à la collaboration et attribuez un rôle d'accès aux services aux AWS Glue tables.

   Exécutez le code suivant avec vos paramètres spécifiques.

   ```
   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association(
       name='{{configured_table_association_name}}',
       membershipIdentifier='{{membership_id}}',
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       roleArn='arn:aws:iam::{{account}}:{{role}}/{{role_name}}'
   )
   ```
**Note**  
Ce rôle de service dispose d'autorisations d'accès aux tables. Le rôle de service ne peut être assumé que AWS Clean Rooms pour exécuter les requêtes autorisées au nom du membre autorisé à effectuer des requêtes. Aucun membre de la collaboration (autre que le propriétaire des données) n'a accès aux tables sous-jacentes de la collaboration. Le propriétaire des données peut désactiver la confidentialité différentielle pour que ses tables puissent être consultées par d'autres membres.

1. Enfin, ajoutez une règle d'analyse à l'association de tables configurée.

   Exécutez le code suivant avec vos paramètres spécifiques.

   ```
   import boto3
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
       configuredTableAssociationIdentifier='{{configured_table_association_identifier}}',
       membershipIdentifier='{{membership_id}}',
       configuredTableIdentifier='{{configured_table_id}}',
       analysisRuleType = 'CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAdditionalAnalyses': ['{{configured_model_algorithm_association_arns}}'],
                   'allowedResultReceivers': ['{{query_runner_account}}']
               }
           }
       }
   )
   ```

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