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# Recebendo registros e métricas do modelo
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Para receber registros e métricas do treinamento ou inferência de modelos personalizados, os membros devem ter [criado uma configuração de ML](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/create-custom-ml-collaboration.html) com uma função válida que forneça as CloudWatch permissões necessárias (consulte [Criar uma função de serviço para modelagem de ML personalizada - Configuração de ML](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/ml-roles.html#ml-roles-custom-configure)).

**Métrica do sistema**

As métricas do sistema para treinamento e inferência, como utilização de CPU e memória, são publicadas para todos os membros na colaboração com configurações de ML válidas. Essas métricas podem ser visualizadas à medida que o trabalho progride por meio de CloudWatch métricas nos `/aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs` namespaces `/aws/cleanroomsml/TrainedModels` ou, respectivamente.

**Registros do modelo**

O acesso aos registros do modelo é fornecido pela política de configuração de privacidade de cada algoritmo de modelo configurado. O autor do modelo define a política de configuração de privacidade ao associar um algoritmo de modelo configurado (por meio do console ou da `CreateConfiguredModelAlgorithmAssociation` API) a uma colaboração. A definição da política de configuração de privacidade controla quais membros podem receber os registros do modelo.

Além disso, o autor do modelo pode definir um padrão de filtro na política de configuração de privacidade para filtrar eventos de log. Todos os registros que um contêiner modelo envia para `stdout` ou `stderr` que correspondem ao padrão de filtro (se definido) são enviados para o Amazon CloudWatch Logs. Os registros do modelo estão disponíveis em grupos de CloudWatch registros `/aws/cleanroomsml/TrainedModels` ou`/aws/cleanroomsml/TrainedModelInferenceJobs`, respectivamente.

**Métricas personalizadas definidas**

Quando você configura um algoritmo de modelo (por meio do console ou da `CreateConfiguredModelAlgorithm` API), o autor do modelo pode fornecer nomes de métricas e instruções regex específicos para pesquisar nos registros de saída. Eles podem ser visualizados à medida que o trabalho progride por meio de CloudWatch métricas no `/aws/cleanroomsml/TrainedModels` namespace. Ao associar um algoritmo de modelo configurado, o autor do modelo pode definir um nível de ruído opcional na configuração de privacidade das métricas para evitar a saída de dados brutos e, ao mesmo tempo, fornecer visibilidade das tendências métricas personalizadas. Se um nível de ruído for definido, as métricas serão publicadas no final do trabalho e não em tempo real.