Um einen benutzerdefinierten ML-Modellalgorithmus (API) zuzuordnen
Führen Sie den folgenden Code mit Ihren spezifischen Parametern aus.
Sie stellen auch eine Datenschutzrichtlinie bereit, die festlegt, wer Zugriff auf die verschiedenen Protokolle hat, die es Kunden ermöglicht, Regex zu definieren und wie viele Daten aus den Trainingsmodellausgaben oder Inferenzergebnissen exportiert werden können.
Konfigurierte Modellalgorithmuszuordnungen sind unveränderlich.
import boto3
acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')
acr_ml_client.create_configured_model_algorithm_association(
name='configured_model_algorithm_association_name
',
description='purpose of the association
',
membershipIdentifier='membership_id
',
configuredModelAlgorithmArn= 'arn:aws:cleanrooms-ml:region
:account
:membership
/membershipIdentifier/configured-model-algorithm
/identifier
',
privacyConfiguration = {
"policies": {
"trainedModels": {
"containerLogs": [
{
"allowedAccountIds": ['member_account_id
'],
},
{
"allowedAccountIds": ['member_account_id
'],
"filterPattern": "INFO"
}
],
"containerMetrics": {
"noiseLevel": 'noise value
'
}
},
"trainedModelInferenceJobs": {
"containerLogs": [
{
"allowedAccountIds": ['member_account_id
']
}
]
},
trainedModelExports: {
maxSize: {
unit: GB,
value: 5
},
filesToExport: [
"MODEL", // final model artifacts that container should write to /opt/ml/model directory
"OUTPUT" // other artifacts that container should write to /opt/ml/output/data directory
]
}
}
}
)
Nachdem der konfigurierte Modellalgorithmus der Kollaboration zugeordnet wurde, müssen Anbieter von Trainingsdaten ihrer Tabelle eine Regel für die Kollaborationsanalyse hinzufügen. Diese Regel ermöglicht es der konfigurierten Modellalgorithmus-Assoziation, auf ihre konfigurierte Tabelle zuzugreifen. Alle Anbieter von Trainingsdaten, die Beiträge leisten, müssen den folgenden Code ausführen:
import boto3
acr_client= boto3.client('cleanrooms')
acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
membershipIdentifier= 'membership_id
',
configuredTableAssociationIdentifier= 'configured_table_association_id
',
analysisRuleType= 'CUSTOM',
analysisRulePolicy = {
'v1': {
'custom': {
'allowedAdditionalAnalyses': ['arn:aws:cleanrooms-ml:region
:*:membership
/*/configured-model-algorithm-association/*''],
'allowedResultReceivers': []
}
}
}
)
Da konfigurierte Modellalgorithmuszuordnungen unveränderlich sind, empfehlen wir Anbietern von Trainingsdaten, die Modelle zur Verwendung zulassen möchten, in den allowedAdditionalAnalyses
ersten Iterationen der benutzerdefinierten Modellkonfiguration Platzhalter zu verwenden. Auf diese Weise können Modellanbieter ihren Code iterieren, ohne dass andere Schulungsanbieter die Zuordnung erneut vornehmen müssen, bevor sie ihren aktualisierten Modellcode mit Daten trainieren.