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# 建立類似樣貌的客群
<a name="create-ml-segment-create"></a>

**注意**  
您只能提供訓練資料集，以便在具有存放在 Amazon S3 中資料的 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。

類似區段是訓練資料的子集，最接近種子資料。

**在 中建立外觀相似的客群 AWS Clean Rooms**

1. 登入 AWS 管理主控台 並使用 開啟 [AWS Clean Rooms 主控台](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 在**具有作用中成員**資格索引標籤上，選擇協同合作。

1. 在 **ML 模型**索引標籤上，選擇**建立外觀客群**。

1. 在**建立外觀區段**頁面上，針對**關聯的已設定外觀模型**，選擇要用於此外觀區段的已設定外觀模型。

   

1. 對於 **Lookalike 區段詳細資訊**，輸入**名稱**和選用**的描述**。

   

1. 對於**種子設定檔**，選擇 選項，然後採取建議的動作，以選擇**您的種子方法**。    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)

1. 選擇建立此資料來源時要使用**的工作者類型**。預設工作者類型為 **CR.1X**。指定要使用的**工作者數量**。預設為工作者編號 **16**。若要指定 **Spark 屬性**：

   1. 展開 **Spark 屬性**。

   1. 選擇**新增 Spark 屬性**。

   1. 在 **Spark 屬性**對話方塊中，從下拉式清單中選擇**屬性名稱**，然後輸入**值**。

   下表提供每個屬性的定義。

   如需 Spark 屬性的詳細資訊，請參閱 Apache Spark 文件中的 Spark [屬性](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#spark-properties)。
**注意**  
您最多可以設定 50 個 Spark 屬性。每個屬性值最多可達 500 個字元。    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/clean-rooms/latest/userguide/create-ml-segment-create.html)

1. 針對**服務存取**，選擇將用於存取此資料表的**現有服務角色名稱**。

1. 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。

1. 選擇**建立外觀客群**。

如需對應的 API 動作，請參閱 [StartAudienceGenerationJob](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_StartAudienceGenerationJob.html)。