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# 從 AWS Clean Rooms ML 匯出模型成品
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此任務是選用的，應在您將`CAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUT`成員能力指派給協同合作的成員時完成。

模型訓練完成後，訓練模型的成員可以啟動模型成品的匯出。訓練模型的成員會選擇誰會收到模型成品，前提是該成員可以接收結果和有效的 ML 組態。

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#### [ Console ]

**設定自訂 ML 模型演算法 （主控台）**

1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) 的 AWS Clean Rooms 主控台。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**協同合作**。

1. 在**協同**合作頁面上，選擇包含您要匯出之自訂模型的協同合作。

1. 協同合作開啟後，選擇 **ML 模型**索引標籤，然後從**自訂訓練模型資料表中選擇您的模型** 

1. 在自訂訓練模型詳細資訊頁面上，按一下**匯出模型輸出**。

1. 針對**匯出模型輸出**，針對**匯出模型輸出詳細資訊**，輸入**名稱**和選用**的描述**。

   選擇哪些成員會在**匯出至協同合作成員的模型輸出**中接收模型成品下拉式清單。

1. 選擇 **Export** (匯出)。

   結果會匯出至 ML 組態中指定的 Amazon S3 位置中的下列路徑：`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。只會匯出您在關聯設定的模型演算法時所選取的**要匯出的檔案**，最高可達指定的檔案大小上限。

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#### [ API ]

設定自訂 ML 模型演算法 (API)

透過執行下列程式碼啟動模型匯出：

```
import boto3 
acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')

acr_ml_client.start_trained_model_export_job(
    membershipIdentifier='{{membership_id}}',
    trainedModelArn='arn:aws:cleanrooms-ml:{{region}}:{{account}}:{{membership}}/membershipIdentifier/trained-model/{{identifier}}',
    outputConfiguration={
        'member': {
            'accountId': '{{model_output_receiver_account}}'
        }
    },
    name='{{export_job_name}}'
)
```

結果會匯出至 ML 組態中指定的 Amazon S3 位置中的下列路徑：`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。只會匯出您在關聯設定的模型演算法時選取的 `filesToExport`，直到`maxSize`指定的 為止。

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