匯入訓練資料 - AWS Clean Rooms

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

匯入訓練資料

注意

您只能提供訓練資料集，以便在具有存放在 Amazon S3 中之資料的 Clean Rooms ML 外觀模型中使用。不過，您可以使用 SQL 來提供類似模型的種子資料，該 SQL 會跨存放在任何支援資料來源中的資料執行。

建立類似模型之前，您必須指定包含訓練資料的 AWS Glue 資料表。Clean Rooms ML 不會儲存此資料的複本，只儲存允許其存取資料的中繼資料。

在 中匯入訓練資料 AWS Clean Rooms

  1. 登入 AWS Management Console 並使用 開啟 AWS Clean Rooms 主控台 AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。

  2. 在左側導覽窗格中，選擇 AWS ML 模型。

  3. 在訓練資料集索引標籤上，選擇建立訓練資料集。

  4. 在建立訓練資料集頁面上，針對訓練資料集詳細資訊，輸入名稱和選用的描述。

  5. 從下拉式清單中選取您要設定的資料庫和資料表，以選擇訓練資料來源。

    注意

    若要驗證這是正確的資料表，請執行下列其中一項操作：

    • 選擇檢視 AWS Glue。

    • 開啟檢視結構描述以檢視結構描述。

  6. 如需訓練詳細資訊，請從下拉式清單中選擇使用者識別碼欄、項目識別碼欄和時間戳記欄。訓練資料必須包含這三個資料欄。您也可以選取任何其他要包含在訓練資料中的資料欄。

    時間戳記欄中的資料必須採用秒格式的 Unix epoch 時間。

  7. （選用） 如果您有任何要訓練的其他資料欄，請從下拉式清單中選擇資料欄名稱和類型。

  8. 在服務存取中，您必須指定可存取資料的服務角色，並在資料加密時提供 KMS 金鑰。選擇建立並使用新的服務角色，Clean Rooms ML 會自動建立服務角色並新增必要的許可政策。如果您有要使用的特定服務角色，請選擇使用現有的服務角色，然後在服務角色名稱欄位中輸入該角色。

    如果您的資料已加密，請在 AWS KMS key 欄位中輸入 KMS 金鑰，或按一下建立 AWS KMS key以產生新的 KMS 金鑰。

  9. 如果您想要為訓練資料集啟用標籤，請選擇新增標籤，然後輸入金鑰和值對。

  10. 選擇建立訓練資料集。

如需對應的 API 動作，請參閱 CreateTrainingDataset。