Configurando um algoritmo de modelo no AWS Clean Rooms ML - AWS Clean Rooms

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Configurando um algoritmo de modelo no AWS Clean Rooms ML

Depois de criar uma imagem de treinamento de contêiner, você deve configurar seu algoritmo de modelo. A configuração de um algoritmo de modelo o torna disponível para associação a uma colaboração.

A imagem a seguir mostra a configuração de um algoritmo de modelo como uma etapa que acontece depois de criar a imagem de treinamento do contêiner e antes de associá-la à colaboração.

Uma visão geral de como contribuir com um modelo de ML personalizado.
Console
Para configurar um algoritmo de modelo de ML personalizado (console)

  1. Faça login no AWS Management Console e abra o AWS Clean Rooms console em https://console.aws.amazon.com/cleanrooms.

  2. No painel de navegação esquerdo, escolha Modelos de ML personalizados.

  3. Na página Modelos de ML personalizados, escolha Configurar algoritmo de modelo.

  4. Na página Configurar algoritmo do modelo, para Detalhes do algoritmo do modelo, insira um Nome e uma Descrição opcional.

  5. Se você quiser realizar o treinamento do modelo, para obter detalhes do contêiner ECR da imagem de treinamento,

    1. Marque a caixa de seleção Especificar URI da imagem de treinamento.

    2. Selecione o repositório que tem o modelo de treinamento, o contêiner de inferência ou ambos na lista suspensa.

    3. Selecione a imagem.

    4. (Opcional) Insira o valor dos pontos de entrada para acessar a imagem de treinamento.

    5. (Opcional) Insira o valor dos argumentos.

  6. (Opcional) Se você quiser relatar métricas do modelo, em Métricas de treinamento, insira o nome das métricas e a instrução Regex que pesquisará os registros de saída para encontrar a métrica.

  7. Se você quiser realizar a inferência do modelo, para obter detalhes do contêiner ECR da imagem de inferência,

    1. Marque a caixa de seleção Especificar URI da imagem de inferência.

    2. Selecione o Repositório na lista suspensa.

    3. Selecione a imagem.

  8. Em Acesso ao serviço, escolha o Nome do perfil de serviço existente que será usado para acessar essa tabela.

  9. Em Criptografia, escolha Personalizar configurações de criptografia para especificar sua própria chave KMS e informações relacionadas. Caso contrário, o Clean Rooms ML gerenciará a criptografia.

  10. Se você quiser habilitar Tags, escolha Adicionar nova tag e, em seguida, insira o par Chave e Valor.

  11. Escolha Configurar algoritmo do modelo.

API

Para configurar um algoritmo de modelo de ML (API) personalizado

  1. Crie uma imagem docker compatível com SageMaker IA. O Clean Rooms ML suporta apenas imagens docker compatíveis com SageMaker IA.

  2. Depois de criar uma imagem docker compatível com SageMaker IA, use o Amazon ECR para criar uma imagem de treinamento. Siga as instruções no Guia do usuário do Amazon Elastic Container Registry para criar uma imagem de treinamento de contêineres.

  3. Configure o algoritmo do modelo para uso em Clean Rooms ML. Você deve fornecer as seguintes informações:

    • O link do repositório Amazon ECR e argumentos adicionais para treinar o modelo e executar a inferência. O Clean Rooms ML oferece suporte à execução de trabalhos de transformação em lote em um contêiner de inferência.

    • Uma função de acesso ao serviço que permite que o Clean Rooms ML acesse o repositório.

    • (Opcional) Um contêiner de inferência. Embora você possa fornecer isso em um algoritmo de modelo configurado separado, recomendamos que você o forneça nesta etapa para que o contêiner de treinamento e inferência sejam gerenciados como parte do mesmo recurso.

    Execute o código a seguir com seus parâmetros específicos.

    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'
)