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Amazon SageMaker AI 中的資料隱私權

Amazon SageMaker AI 會收集有關訓練期間使用 AWS自有和開放原始碼程式庫的彙總資訊。SageMaker AI 會使用此彙總中繼資料來改善服務和客戶體驗。

下列各節說明 SageMaker AI 收集的中繼資料類型，以及如何選擇退出中繼資料收集。

收集的資訊類型

如何選擇退出中繼資料收集

使用 CreateTrainingJob API 建立訓練任務時，您可以選擇退出與 SageMaker 訓練共用彙總的中繼資料。如果您使用主控台建立訓練任務，預設會停用中繼資料收集。

下一節說明如何使用 AWS CLI 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK、 或 SageMaker Python SDK 選擇退出中繼資料收集。

使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 選擇退出中繼資料收集

若要使用 選擇退出中繼資料收集 AWS CLI，請在 create-training-job API 1 中將環境變數設定為 OPT_OUT_TRACKING ，如下列程式碼範例所示。

aws sagemaker create-training-job \
--training-job-name your_job_name \
--algorithm-specification AlgorithmName=your_algorithm_name\
--output-data-config S3OutputPath=s3://bucket-name/key-name-prefix \
--resource-config InstanceType=ml.c5.xlarge, InstanceCount=1 \
--stopping-condition MaxRuntimeInSeconds=100 \
--environment OPT_OUT_TRACKING=1

使用 選擇退出中繼資料收集 適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK

若要使用 SDK for Python (Boto3) 選擇退出中繼資料收集，請在 create_training_job API 中將環境變數 1 設定為 OPT_OUT_TRACKING，如下列程式碼範例所示。

boto3.client('sagemaker').create_training_job(
    TrainingJobName='your_training_job',
    AlgorithmSpecification={
        'AlgorithmName': 'your_algorithm_name',
        'TrainingInputMode': 'File',
    },
    RoleArn='your_arn',
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket-name/key-name-prefix',
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 123,
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 123,
    },
    Environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    },
)

使用 SageMaker Python SDK 選擇退出中繼資料收集

若要使用 SageMaker Python SDK 選擇退出中繼資料收集，請在 SageMaker AI 估算器內將環境變數 OPT_OUT_TRACKING 設定為 1，如下列程式碼範例所示。

sagemaker.estimator(
    image_uri='path_to_container',
    role='rolearn',
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.c5.xlarge', 
    environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    }, 
)

選擇退出整個帳戶的中繼資料收集

如果您想要選擇退出多個帳戶的中繼資料收集，您可以設定環境變數，以選擇退出整個帳戶追蹤。您必須使用 SageMaker AI Python SDK 在帳戶層級選擇退出中繼資料收集。

下列程式碼範例展示如何退出整個帳戶追蹤。

SchemaVersion: '1.0'
SageMaker:
  TrainingJob:
    Environment:
      'OPT_OUT_TRACKING': '1'

如需如何退出整個帳戶追蹤的詳細資訊，請參閱設定和使用預設值搭配 SageMaker Python SDK。

其他資訊

如果您的下游服務依賴 SageMaker AI 訓練

如果您操作依賴 SageMaker 訓練的服務，強烈建議您通知客戶 SageMaker Training 平台中進行彙總中繼資料收集，並讓他們可以選擇退出。或者，您可以代表客戶選擇退出中繼資料收集。

如果您是使用 SageMaker AI 訓練的服務用戶端或客戶

如果您是使用 SageMaker 訓練的服務用戶端或客戶，請使用上一節中您偏好的方法來選擇退出中繼資料收集。