AWS Clean Rooms ML에서 모델 알고리즘 구성 - AWS Clean Rooms

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AWS Clean Rooms ML에서 모델 알고리즘 구성

컨테이너 훈련 이미지를 생성한 후에는 모델 알고리즘을 구성해야 합니다. 모델 알고리즘을 구성하면 공동 작업에 연결할 수 있습니다.

다음 이미지는 컨테이너 훈련 이미지를 생성한 후 공동 작업과 연결하기 전에 수행되는 단계로 모델 알고리즘을 구성하는 것을 보여줍니다.

사용자 지정 ML 모델을 제공하는 방법에 대한 개요입니다.
Console
사용자 지정 ML 모델 알고리즘을 구성하려면(콘솔)

  1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/cleanrooms AWS Clean Rooms 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 사용자 지정 ML 모델을 선택합니다.

  3. 사용자 지정 ML 모델 페이지에서 모델 알고리즘 구성을 선택합니다.

  4. 모델 알고리즘 구성 페이지의 모델 알고리즘 세부 정보에 이름 및 선택적 설명을 입력합니다.

  5. 모델 훈련을 수행하려면 훈련 이미지 ECR 컨테이너 세부 정보에서

    1. 훈련 이미지 URI 지정 확인란을 선택합니다.

    2. 드롭다운 목록에서 훈련 모델, 추론 컨테이너 또는 둘 다 있는 리포지토리를 선택합니다.

    3. 이미지를 선택합니다.

    4. (선택 사항) 진입점의 값을 입력하여 훈련 이미지에 액세스합니다.

    5. (선택 사항) 인수의 값을 입력합니다.

  6. (선택 사항) 모델 지표를 보고하려면 훈련 지표에 지표 이름과 출력 로그를 검색하여 지표를 찾을 정규식 문을 입력합니다.

  7. 모델 추론을 수행하려면 추론 이미지 ECR 컨테이너 세부 정보에서

    1. 추론 이미지 URI 지정 확인란을 선택합니다.

    2. 드롭다운 목록에서 리포지토리를 선택합니다.

    3. 이미지를 선택합니다.

  8. 서비스 액세스에서 이 테이블에 액세스하는 데 사용할 기존 서비스 역할 이름을 선택합니다.

  9. 암호화에서 암호화 설정 사용자 지정을 선택하여 자체 KMS 키 및 관련 정보를 지정합니다. 그렇지 않으면 Clean Rooms ML이 암호화를 관리합니다.

  10. 태그를 활성화하려면 새 태그 추가를 선택한 다음 키 및 값 페어를 입력합니다.

  11. 모델 알고리즘 구성을 선택합니다.

API

사용자 지정 ML 모델 알고리즘(API)을 구성하려면

  1. SageMaker AI 호환 도커 이미지를 생성합니다. Clean Rooms ML은 SageMaker AI 호환 도커 이미지만 지원합니다.

  2. SageMaker AI 호환 도커 이미지를 생성한 후 Amazon ECR을 사용하여 훈련 이미지를 생성합니다. Amazon Elastic Container Registry 사용 설명서의 지침에 따라 컨테이너 훈련 이미지를 생성합니다.

  3. Clean Rooms ML에서 사용할 모델 알고리즘을 구성합니다. 다음 정보를 제공해야 합니다.

    • 모델을 훈련하고 추론을 실행하기 위한 Amazon ECR 리포지토리 링크 및 추가 인수입니다. Clean Rooms ML은 추론 컨테이너에서 배치 변환 작업 실행을 지원합니다.

    • Clean Rooms ML이 리포지토리에 액세스할 수 있도록 허용하는 서비스 액세스 역할입니다.

    • (선택 사항) 추론 컨테이너입니다. 별도의 구성된 모델 알고리즘에서 제공할 수 있지만 훈련 컨테이너와 추론 컨테이너가 모두 동일한 리소스의 일부로 관리되도록이 단계에서 제공하는 것이 좋습니다.

    특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

    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'
)