AWS Clean Rooms ML からのモデルアーティファクトのエクスポート - AWS Clean Rooms

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AWS Clean Rooms ML からのモデルアーティファクトのエクスポート

このタスクはオプションであり、コラボレーションのメンバーにCAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUTメンバー権限を割り当てたときに完了する必要があります。

モデルトレーニングが完了すると、モデルをトレーニングしたメンバーはモデルアーティファクトのエクスポートを開始できます。モデルをトレーニングしたメンバーは、メンバーが結果と有効な ML 設定を受信できる場合に、モデルアーティファクトを受け取るユーザーを選択します。

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 Management Console し、https://console.aws.amazon.com/cleanrooms で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

  2. 左のナビゲーションペインで、[コラボレーション] を選択します。

  3. コラボレーションページで、エクスポートするカスタムモデルを含むコラボレーションを選択します。

  4. コラボレーションが開いたら、ML Models タブを選択し、カスタムトレーニング済みモデルテーブルからモデルを選択します。

  5. カスタムトレーニング済みモデルの詳細ページで、モデル出力のエクスポートをクリックします。

  6. モデル出力をエクスポートするには、モデル出力の詳細をエクスポートするには、名前とオプションの説明を入力します。

    コラボレーションのドロップダウンリストのメンバーにエクスポートされたモデル出力でモデルアーティファクトを受け取るメンバーを選択します。

  7. [エクスポート] を選択します。

    結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされますyourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName。エクスポートするファイルのみ、指定された最大ファイルサイズまで、設定されたモデルアルゴリズムの関連付け時に選択したファイルのみがエクスポートされます。

API

カスタム ML モデルアルゴリズム (API) を設定するには

次のコードを実行して、モデルのエクスポートを開始します。

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

acr_ml_client.start_trained_model_export_job(
    membershipIdentifier='membership_id',
    trainedModelArn='arn:aws:cleanrooms-ml:region:account:membership/membershipIdentifier/trained-model/identifier',
    outputConfiguration={
        'member': {
            'accountId': 'model_output_receiver_account'
        }
    },
    name='export_job_name'
)

結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされますyourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName。設定されたモデルアルゴリズムの関連付け時に選択した、maxSize指定した filesToExportまでの のみがエクスポートされます。