Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Menjalankan inferensi pada model terlatih di AWS Clean Rooms MS
<a name="run-inference-jobs"></a>

Anggota dengan kemampuan untuk menjalankan kueri juga dapat memulai pekerjaan inferensi setelah pekerjaan pelatihan selesai. Mereka memilih kumpulan data inferensi yang ingin mereka jalankan inferensi dan mereferensikan keluaran model terlatih yang ingin mereka jalankan dengan wadah inferensi. 

Anggota yang akan menerima output inferensi harus diberikan kemampuan `CAN_RECEIVE_INFERENCE_OUTPUT` anggota.

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

**Untuk membuat pekerjaan inferensi model (konsol)**

1. Masuk ke AWS Management Console dan buka AWS Clean Rooms konsol di [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home).

1. Di panel navigasi kiri, pilih **Kolaborasi**.

1. Pada halaman **Kolaborasi**, pilih kolaborasi yang berisi model kustom tempat Anda ingin membuat pekerjaan inferensi.

1. Setelah kolaborasi terbuka, pilih tab **Model ML**, lalu pilih model Anda dari tabel **model terlatih khusus**.

1. Pada halaman detail model terlatih khusus, klik **Mulai pekerjaan inferensi**.

1. **Untuk **memulai pekerjaan inferensi**, untuk **detail pekerjaan Inferensi**, masukkan **Nama** dan Deskripsi opsional.**

   Masukkan informasi berikut:
   + **Algoritma model terkait** — Algoritma model terkait yang digunakan selama pekerjaan inferensi.
   + **Detail saluran input** ML — Saluran input ML yang akan menyediakan data untuk pekerjaan inferensi ini.
   + **Transform Resources** — Instance komputasi yang digunakan untuk melakukan fungsi transformasi dari pekerjaan inferensi.
   + **Konfigurasi keluaran** — Siapa yang akan menerima output pekerjaan inferensi dan jenis output MIME.
   + **Enkripsi** - Pilih **pengaturan enkripsi Sesuaikan** untuk menentukan kunci KMS Anda sendiri dan informasi terkait. Jika tidak, Clean Rooms ML akan mengelola enkripsi.
   + **Ubah detail pekerjaan** — Muatan maksimum pekerjaan inferensi, dalam MB.
   + **Variabel lingkungan** — Setiap variabel lingkungan yang diperlukan untuk mengakses gambar kontainer pekerjaan inferensi.

1. (Opsional) Untuk **pembayar inferensi Model**, pilih anggota kolaborasi yang membayar biaya inferensi model.
**catatan**  
Jika hanya ada satu kandidat pembayar untuk inferensi model dalam kolaborasi, itu default untuk pembayar itu.

1. Pilih **Mulai pekerjaan inferensi**.

   Hasilnya diekspor ke jalur berikut di lokasi Amazon S3 yang ditentukan dalam konfigurasi ML:. `yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`

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

Untuk membuat pekerjaan inferensi model (API)

Memulai pekerjaan inferensi dengan menjalankan kode berikut:

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

acr_ml_client.start_trained_model_inference_job(
    name="inference_job",
    membershipIdentifier='{{membership_id}}',
    trainedModelArn='arn:aws:cleanrooms-ml:{{region}}:{{account}}:{{membership}}/membershipIdentifier/trained-model/{{identifier}}', 
    
    dataSource={
        "mlInputChannelArn": 'channel_arn_3'
    },
    resourceConfig={'instanceType': 'ml.m5.xlarge'},
    outputConfiguration={
        'accept': 'text/csv',
        'members': [
            {
                "accountId": '{{member_account_id}}'
            }
        ]
    }
)
```

Hasilnya diekspor ke jalur berikut di lokasi Amazon S3 yang ditentukan dalam konfigurasi ML:. `yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`

------