Criação de um canal de entrada de ML no AWS Clean Rooms ML - AWS Clean Rooms

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Criação de um canal de entrada de ML no AWS Clean Rooms ML

Pré-requisitos:

  • E Conta da AWS com acesso a AWS Clean Rooms

  • Uma colaboração configurada AWS Clean Rooms onde você deseja criar o canal de entrada de ML

  • Permissões para consultar dados e criar canais de entrada de ML na colaboração.

  • (Opcional) Um algoritmo de modelo existente para associar ao canal de entrada de ML ou permissões para criar um novo

  • (Opcional) Tabelas com regras de análise que podem ser executadas para o modelo especificado.

  • (Opcional) Um modelo de consulta ou análise SQL existente a ser usado para gerar o conjunto de dados

  • (Opcional) Uma função de serviço existente com permissões apropriadas ou permissões para criar uma nova função de serviço

  • (Opcional) Uma AWS KMS chave personalizada se você quiser usar sua própria chave de criptografia

  • Permissões apropriadas para criar e gerenciar modelos de ML na colaboração

Um canal de entrada de ML é um conjunto de dados criado a partir de uma consulta de dados específica. Membros com a capacidade de consultar dados podem preparar seus dados para treinamento e inferência criando um canal de entrada de ML. A criação de um canal de entrada de ML permite que os dados sejam usados em diferentes modelos de treinamento dentro da mesma colaboração. Você deve criar canais de entrada de ML separados para treinamento e inferência.

Para criar um canal de entrada de ML, você deve especificar a consulta SQL usada para consultar os dados de entrada e criar o canal de entrada de ML. Os resultados dessa consulta nunca são compartilhados com nenhum membro e permanecem dentro dos limites do Clean Rooms ML. O Amazon Resource Name (ARN) de referência é usado nas próximas etapas para treinar um modelo ou executar inferência.

Console
Para criar um canal de entrada de ML (console)

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

  2. No painel de navegação à esquerda, escolha Colaborações.

  3. Na página Colaborações, escolha a colaboração em que você deseja criar um canal de entrada de ML.

  4. Depois que a colaboração for aberta, escolha a guia Modelos de ML.

  5. Em Modelos de ML personalizados, na seção Canais de entrada de ML, escolha Criar canal de entrada de ML.

  6. Na página Criar canal de entrada de ML, para obter detalhes do canal de entrada de ML, faça o seguinte:

    1. Em Nome, insira um nome exclusivo para seu canal.

    2. (Opcional) Em Descrição, insira uma descrição do seu canal.

    3. Em Algoritmo do modelo associado, selecione o algoritmo a ser usado.

      Escolha Associar algoritmo de modelo para adicionar um novo.

  7. Para Conjunto de dados, escolha um método para gerar o conjunto de dados de treinamento:

    • Escolha a consulta SQL para usar os resultados de uma consulta SQL como o conjunto de dados de treinamento.

      Se você escolheu consulta SQL, insira sua consulta no campo Consulta SQL.

      (Opcional) Para importar uma consulta que você usou recentemente, escolha Importar de consultas recentes.

    • Escolha Modelo de análise para usar os resultados de um modelo de análise como conjunto de dados de treinamento.

      Atenção

      A geração de dados sintéticos protege contra a inferência de atributos individuais, independentemente de indivíduos específicos estarem presentes no conjunto de dados original ou de atributos de aprendizagem desses indivíduos. No entanto, isso não impede que valores literais do conjunto de dados original, incluindo informações de identificação pessoal (PII), apareçam no conjunto de dados sintético.

      Recomendamos evitar valores no conjunto de dados de entrada associados a apenas um titular de dados, pois eles podem reidentificar um titular de dados. Por exemplo, se apenas um usuário residir em um CEP, a presença desse CEP no conjunto de dados sintético confirmaria que o usuário estava no conjunto de dados original. Técnicas como truncar valores de alta precisão ou substituir catálogos incomuns por outros podem ser usadas para mitigar esse risco. Essas transformações podem fazer parte da consulta usada para criar o canal de entrada de ML.

    1. Se nenhuma tabela estiver associada, escolha Associar tabela para adicionar tabelas com uma regra de análise que possa ser executada para o modelo especificado.

    2. Em Tipo de trabalhador, escolha o tipo de trabalhador a ser usado. O padrão é CR.1X.

    3. Em Número de trabalhadores, escolha o número de trabalhadores a serem usados ao criar esse canal de dados. O padrão é 16.

    4. Em Retenção de dados em dias, insira o número de dias para manter os dados.

    5. Para Formato de resultado, escolha CSV ou Parquet como o formato de dados que o canal de entrada ML deve usar.

  8. Em Acesso ao serviço, escolha o nome da função de serviço existente que será usado para acessar essa tabela ou escolha Criar e usar uma nova função de serviço.

  9. Em Criptografia, escolha o segredo Criptografar com uma chave KMS personalizada para especificar sua própria chave KMS e informações relacionadas. Caso contrário, o Clean Rooms ML gerenciará a criptografia.

  10. Escolha Criar canal de entrada de ML.

    Levará alguns minutos para criar o canal de entrada de ML. Você pode ver uma lista de canais de entrada de ML na guia Modelos de ML.

nota

Depois que o canal de entrada de ML for criado, você não poderá editá-lo.

API

Para criar um canal de entrada de ML (API)

Execute o código a seguir com seus parâmetros específicos: 

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

acr_client.create_ml_input_channel(
    name="ml_input_channel_name",
    membershipIdentifier='membership_id',
    configuredModelAlgorithmAssociations=[configured_model_algorithm_association_arn],
    retentionInDays=1,
    inputChannel={
        "dataSource": {
            "protectedQueryInputParameters": {
                "sqlParameters": {
                    "queryString": "select * from table"
                "computeConfiguration": {
                    "worker": {
                          "type": "CR.1X",
                          "number": 16
                        }
                    },
                "resultFormat": "PARQUET"
                }
            }
        },
        "roleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ezcrc-ctm-role"
    }
)
channel_arn = resp['ML Input Channel ARN']