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# モデルログとメトリクスの受信
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カスタムモデルトレーニングまたは推論からログとメトリクスを受信するには、メンバーが必要な CloudWatch アクセス許可を提供する有効なロールを持つ [ML 設定を作成](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/create-custom-ml-collaboration.html)しておく必要があります ([「カスタム ML モデリングのサービスロールの作成 - ML 設定](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/ml-roles.html#ml-roles-custom-configure)」を参照）。

**システムメトリクス**

CPU 使用率やメモリ使用率など、トレーニングと推論の両方のシステムメトリクスは、有効な ML 設定を持つコラボレーションのすべてのメンバーに発行されます。これらのメトリクスは、それぞれ `/aws/cleanroomsml/TrainedModels`または `/aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs`名前空間の CloudWatch Metrics を介してジョブの進行状況として表示できます。

**モデルログ**

モデルログへのアクセスは、設定された各モデルアルゴリズムのプライバシー設定ポリシーによって提供されます。モデル作成者は、設定されたモデルアルゴリズムを (コンソールまたは `CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation` API を介して) コラボレーションに関連付けるときに、プライバシー設定ポリシーを設定します。プライバシー設定ポリシーを設定すると、どのメンバーがモデルログを受信できるかが制御されます。

さらに、モデル作成者は、プライバシー設定ポリシーでフィルターパターンを設定して、ログイベントをフィルタリングできます。モデルコンテナが `stdout`または に送信`stderr`し、フィルターパターン (設定されている場合) に一致するすべてのログが Amazon CloudWatch Logs に送信されます。モデルログは`/aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs`、CloudWatch ロググループ`/aws/cleanroomsml/TrainedModels`または でそれぞれ使用できます。

**カスタム定義メトリクス**

モデルアルゴリズムを設定する場合 (コンソールまたは `CreateConfiguredModelAlgorithm` API 経由）、モデル作成者は、出力ログで検索する特定のメトリクス名と正規表現ステートメントを指定できます。これらは、`/aws/cleanroomsml/TrainedModels`名前空間の CloudWatch Metrics を介してジョブの進行状況として表示できます。設定されたモデルアルゴリズムを関連付ける場合、モデル作成者はメトリクスのプライバシー設定でオプションのノイズレベルを設定して、カスタムメトリクスの傾向を可視化しながら raw データの出力を回避できます。ノイズレベルが設定されている場合、メトリクスはリアルタイムではなくジョブの最後に発行されます。