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Associazione dell'algoritmo del modello configurato in AWS Clean Rooms ML
Dopo aver configurato l'algoritmo del modello, si è pronti per associare l'algoritmo del modello a una collaborazione. L'associazione di un algoritmo del modello rende l'algoritmo del modello disponibile per tutti i membri della collaborazione.
L'immagine seguente mostra l'associazione dell'algoritmo del modello configurato come ultimo passaggio, dopo la creazione dell'immagine di addestramento del contenitore e la configurazione di un algoritmo del modello.

- Console
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Per associare un algoritmo di modello ML personalizzato (console)
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Accedi a AWS Management Console e apri la AWS Clean Rooms console all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.
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Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Modelli ML personalizzati.
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Nella pagina Modelli ML personalizzati, scegli l'algoritmo del modello configurato che desideri associare a una collaborazione e fai clic su Associa alla collaborazione.
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Nella finestra Associa algoritmo del modello configurato, scegli la collaborazione a cui desideri associarti.
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Scegli Scegli la collaborazione.
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- API
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Per associare un algoritmo di modello ML (API) personalizzato
Esegui il codice seguente con i tuoi parametri specifici.
Fornisci inoltre un'informativa sulla privacy che definisce chi ha accesso ai diversi registri, consente ai clienti di definire le espressioni regolari e la quantità di dati che possono essere esportati dagli output del modello di addestramento o dai risultati dell'inferenza.
Nota
Le associazioni degli algoritmi dei modelli configurati sono immutabili.
import boto3 acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml') acr_ml_client.create_configured_model_algorithm_association( name='
configured_model_algorithm_association_name
', description='purpose of the association
', membershipIdentifier='membership_id
', configuredModelAlgorithmArn= 'arn:aws:cleanrooms-ml:region
:account
:membership
/membershipIdentifier/configured-model-algorithm
/identifier
', privacyConfiguration = { "policies": { "trainedModels": { "containerLogs": [ { "allowedAccountIds": ['member_account_id
'], }, { "allowedAccountIds": ['member_account_id
'], "filterPattern": "INFO" } ], "containerMetrics": { "noiseLevel": 'noise value
' } }, "trainedModelInferenceJobs": { "containerLogs": [ { "allowedAccountIds": ['member_account_id
'] } ] }, trainedModelExports: { maxSize: { unit: GB, value: 5 }, filesToExport: [ "MODEL", // final model artifacts that container should write to /opt/ml/model directory "OUTPUT" // other artifacts that container should write to /opt/ml/output/data directory ] } } } )Dopo aver associato l'algoritmo del modello configurato alla collaborazione, i fornitori di dati di formazione devono aggiungere una regola di analisi della collaborazione alla propria tabella. Questa regola consente all'associazione dell'algoritmo del modello configurato di accedere alla tabella configurata. Tutti i fornitori di dati di formazione che contribuiscono devono eseguire il codice seguente:
import boto3 acr_client= boto3.client('cleanrooms') acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule( membershipIdentifier= '
membership_id
', configuredTableAssociationIdentifier= 'configured_table_association_id
', analysisRuleType= 'CUSTOM', analysisRulePolicy = { 'v1': { 'custom': { 'allowedAdditionalAnalyses': ['arn:aws:cleanrooms-ml:region
:*:membership
/*/configured-model-algorithm-association/*''], 'allowedResultReceivers': [] } } } )Nota
Poiché le associazioni degli algoritmi dei modelli configurati sono immutabili, consigliamo di addestrare i fornitori di dati che desiderano consentire l'utilizzo dei modelli nell'elenco affinché utilizzino le wild card
allowedAdditionalAnalyses
durante le prime iterazioni della configurazione personalizzata del modello. Ciò consente ai fornitori di modelli di iterare sul proprio codice senza richiedere ad altri fornitori di formazione di riassociarsi prima di addestrare il codice del modello aggiornato con i dati.