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# AWS Clean Rooms ML でのモデルアルゴリズムの設定
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[コンテナトレーニングイメージを作成](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/docker-containers.html)したら、モデルアルゴリズムを設定する必要があります。モデルアルゴリズムを設定すると、コラボレーションに関連付けることができます。

次の図は、コンテナトレーニングイメージを作成した後、コラボレーションに関連付ける前に、モデルアルゴリズムをステップとして設定する方法を示しています。

![\[カスタム ML モデルを提供する方法の概要。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/clean-rooms/latest/userguide/images/bringMLModelCollaboration.png)


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#### [ Console ]

**カスタム ML モデルアルゴリズムを設定するには (コンソール)**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

1. 左側のナビゲーションペインで、**カスタム ML モデル**を選択します。

1. **カスタム ML モデル**ページで、**モデルアルゴリズムの設定**を選択します。

1. **モデルアルゴリズムの設定**ページで、**モデルアルゴリズムの詳細**に名前****とオプションの**説明**を入力します。

1. モデルトレーニングを実行する場合は、**トレーニングイメージ ECR コンテナの詳細**について、

   1. **トレーニングイメージの URI **を指定 チェックボックスをオンにします。

   1. ドロップダウンリストから、トレーニングモデル、推論コンテナ、またはその両方を持つ**リポジトリ**を選択します。

   1. **イメージ**を選択します。

   1. (オプション) トレーニングイメージにアクセスするための**エントリポイント****の値**を入力します。

   1. (オプション) **引数****の値**を入力します。

1. (オプション) モデルメトリクスをレポートする場合は、**トレーニングメトリクス**に、メトリクス**の名前**と、出力ログを検索してメトリクスを検索する**正規表現**ステートメントを入力します。

1. モデル推論を実行する場合は、**推論イメージ ECR コンテナの詳細**について、

   1. **推論イメージの URI **を指定 チェックボックスをオンにします。

   1. ドロップダウンリストから**リポジトリ**を選択します。

   1. **イメージ**を選択します。

1. **[サービスアクセス]** では、このテーブルへのアクセスに使用する **[既存のサービスロール名]** を選択します。

1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ** を選択して、独自の KMS キーと関連情報を指定します。それ以外の場合、Clean Rooms ML が暗号化を管理します。

1. **タグ**を有効にする場合は、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。

1. **モデルアルゴリズムの設定** を選択します。

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#### [ API ]

カスタム ML モデルアルゴリズム (API) を設定するには

1. SageMaker AI 互換ドッカーイメージを作成します。Clean Rooms ML は、SageMaker AI 互換のドッカーイメージのみをサポートします。

1. SageMaker AI 互換のドッカーイメージを作成したら、Amazon ECR を使用してトレーニングイメージを作成します。[Amazon Elastic Container Registry ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/)の指示に従って、コンテナトレーニングイメージを作成します。

1. Clean Rooms ML で使用するモデルアルゴリズムを設定します。次の情報を提供する必要があります。
   + Amazon ECR リポジトリリンクと、モデルをトレーニングして推論を実行するための追加の引数。Clean Rooms ML は、推論コンテナでのバッチ変換ジョブの実行をサポートしています。
   + Clean Rooms ML がリポジトリにアクセスできるようにするサービスアクセスロール。
   + (オプション) 推論コンテナ。これは別の設定済みモデルアルゴリズムで指定できますが、トレーニングコンテナと推論コンテナの両方が同じリソースの一部として管理されるように、このステップで指定することをお勧めします。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   ```
   import boto3 
   acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')
   
   acr_ml_client.create_configured_model_algorithm(
       name='configured_model_algorithm_name',
       trainingContainerConfig={
           'imageUri': 'account.dkr.ecr.region.amazonaws.com/image_name:tag',
           'metricDefinitions': [
               {
                   'name': 'custom_metric_name_1',
                   'regex': 'custom_metric_regex_1'
               }
           ]
       },
       inferenceContainerConfig={
           'imageUri':'account.dkr.ecr.region.amazonaws.com/image_name:tag',
       }
       roleArn='arn:aws:iam::account:role/role_name'
   )
   ```

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