Membuat dan bergabung dengan kolaborasi di AWS Clean Rooms

Pencipta kolaborasi bertanggung jawab untuk menciptakan kolaborasi, mengundang anggota, dan menetapkan peran mereka. Anggota yang diundang bergabung dengan kolaborasi dan menentukan pengaturan hasil, pengaturan tujuan artefak model terlatih dan menerima tanggung jawab pembayaran, tergantung pada bagaimana kolaborasi diatur.

Menciptakan kolaborasi untuk pembelajaran mesin

Prosedur berikut menunjukkan cara membuat kolaborasi untuk pembelajaran mesin, mengundang satu atau lebih anggota, dan menetapkan anggota yang dapat memulai pelatihan model, menerima hasil, menerima hasil model yang terlatih, termasuk artefak dan metrik model, dan menerima hasil inferensi model. Pembuat kolaborasi juga menugaskan anggota yang akan membayar biaya komputasi kueri, pelatihan model, dan inferensi model.

Console

Untuk membuat kolaborasi untuk pembelajaran mesin (konsol)

1. Buat kolaborasi dan undang satu atau lebih anggota untuk bergabung dengan kolaborasi

2. Tetapkan kemampuan Anggota berikut untuk Analisis menggunakan kueri dan pekerjaan:

   • Tetapkan kueri Jalankan ke anggota yang akan memulai pelatihan model.

   • Tetapkan Menerima hasil dari analisis kepada anggota yang akan menerima hasil kueri.

3. Tetapkan kemampuan Anggota berikut untuk pemodelan ML menggunakan alur kerja yang dibuat khusus:

   • Tetapkan Output Terima dari model terlatih kepada anggota yang akan menerima hasil model terlatih, termasuk artefak dan metrik model.

   • Tetapkan Menerima output dari inferensi model ke anggota yang akan menerima hasil inferensi model.

4. Untuk Konfigurasi pembayaran, tentukan anggota yang akan membayar untuk komputasi kueri, pelatihan model, dan biaya inferensi model. Masing-masing biaya ini dapat diberikan kepada anggota yang sama atau berbeda. Jika anggota yang diundang adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar biaya pembayaran, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum bergabung dengan kolaborasi.

5. Untuk Konfigurasi keanggotaan, pembuat kolaborasi dapat memutuskan untuk bergabung dengan keanggotaan sekarang atau membuat keanggotaan nanti. Pembuat kolaborasi kemudian harus mengatur konfigurasi ML.

   1. Jika pembuat kolaborasi juga merupakan penerima hasil, mereka juga harus menentukan tujuan dan format hasil kueri dalam pengaturan Hasil default.

   2. Konfigurasi ML menyediakan peran bagi Clean Rooms untuk memublikasikan metrik ke file Akun AWS. Jika pembuat kolaborasi juga menerima artefak model terlatih, mereka dapat menentukan bucket Amazon S3 yang digunakan untuk menerima hasil.

   3. Di bagian Konfigurasi ML, pilih Buat konfigurasi ML lalu tentukan tujuan keluaran Model di Amazon S3 dan peran akses Layanan yang diperlukan untuk mengakses lokasi ini.

   4. Jika pembuat kolaborasi adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar biaya pembayaran, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum membuat kolaborasi.

API

Untuk membuat kolaborasi untuk machine learning (API)

1. Buat kolaborasi dan undang satu atau lebih anggota untuk bergabung dengan kolaborasi

2. Tetapkan peran berikut untuk anggota kolaborasi:

   • CAN_QUERY- ditugaskan untuk anggota yang akan memulai pelatihan model dan inferensi.

   • CAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUT- ditugaskan untuk anggota yang akan menerima hasil model terlatih.

   • CAN_RECEIVE_INFERENCE_OUTPUT- ditugaskan untuk anggota yang akan menerima hasil inferensi model.

   Jika pembuat kolaborasi juga merupakan penerima hasil, mereka juga harus menentukan tujuan dan format hasil kueri selama pembuatan kolaborasi. Mereka juga memberikan peran layanan Amazon Resource Name (ARN) untuk menulis hasil ke tujuan hasil kueri.

3. Tentukan anggota yang akan membayar untuk komputasi kueri, pelatihan model, dan biaya inferensi model. Masing-masing biaya ini dapat diberikan kepada anggota yang sama atau berbeda. Jika anggota yang diundang adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar biaya pembayaran, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum bergabung dengan kolaborasi.

4. Kode berikut membuat kolaborasi, mengundang anggota yang dapat menjalankan kueri dan menerima hasil, dan menentukan pembuat kolaborasi sebagai penerima artefak model.

   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
    
   collaboration = a_acr_client.create_collaboration(
       members=[
           {
            'accountId': 'invited_member_accountId',
            'memberAbilities':["CAN_QUERY","CAN_RECEIVE_RESULTS"],
            'displayName': 'member_display_name'
           }
       ],
       name='collaboration_name',
       description=collaboration_description,
       creatorMLMemberAbilities= {
           'customMLMemberAbilities':["CAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUT", "CAN_RECEIVE_INFERENCE_OUTPUT"],
       },
       creatorDisplayName='creator_display_name',
       queryLogStatus="ENABLED",
       analyticsEngine="SPARK",
       creatorPaymentConfiguration={
           "queryCompute": {
               "isResponsible": True
           },
           "machineLearning": {
               "modelTraining": {
                   "isResponsible": True
               },
               "modelInference": {
                   "isResponsible": True
               }
           }
       }
   )
    
   collaboration_id = collaboration['collaboration']['id']
   print("collaborationId: {collaboration_id}")
   
   member_membership = a_acr_client.create_membership(
       collaborationIdentifier = collaboration_id,
       queryLogStatus = 'ENABLED',
       paymentConfiguration={
           "queryCompute": {
               "isResponsible": True
           },
           "machineLearning": {
               "modelTraining": {
                   "isResponsible": True
               },
               "modelInference": {
                   "isResponsible": True
               }
           }
       }
   )

5. Pembuat kolaborasi kemudian harus mengatur konfigurasi ML. Konfigurasi ML menyediakan peran bagi Clean Rooms untuk mempublikasikan metrik dan log ke file Akun AWS. Jika pembuat kolaborasi juga menerima hasil (artefak model atau hasil inferensi), mereka dapat menentukan bucket Amazon S3 yang digunakan untuk menerima hasil.

   import boto3 
   acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')
   
   acr_ml_client.put_ml_configuration(
           membershipIdentifier=membership_id,
           defaultOutputLocation={
              'roleArn':'arn:aws:iam::account:role/roleName',
              'destination':{
                   's3Destination':{
                       's3Uri':"s3://bucketName/prefix"
                   }
               }
           }
       )

Bergabung dengan kolaborasi

Setelah pembuat kolaborasi menyelesaikan tugasnya, anggota yang diundang harus menyelesaikan tugasnya.

Console

Untuk membuat keanggotaan dan bergabung dengan kolaborasi (konsol)

1. Anggota yang diundang membuat keanggotaan dan bergabung dengan kolaborasi.

2. Jika anggota yang diundang adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar, termasuk perhitungan kueri, pelatihan model, dan biaya inferensi model, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum bergabung dengan kolaborasi.

3. Anggota yang diundang menyiapkan konfigurasi ML, yang menyediakan peran bagi Clean Rooms untuk mempublikasikan metrik model ke file Akun AWS. Jika mereka juga anggota yang menerima artefak model terlatih, mereka harus memberikan ember Amazon S3 tempat artefak model terlatih disimpan.

API

Untuk membuat keanggotaan dan bergabung dengan kolaborasi (API)

1. Jika anggota yang diundang adalah anggota yang dapat menerima hasil, mereka menentukan tujuan dan format hasil kueri. Mereka juga menyediakan ARN peran layanan yang memungkinkan layanan untuk menulis ke tujuan hasil kueri

   Jika anggota yang diundang adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar, termasuk perhitungan kueri, pelatihan model, dan biaya inferensi model, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum bergabung dengan kolaborasi.

   Jika anggota yang diundang adalah anggota yang bertanggung jawab untuk membayar pelatihan model dan inferensi model untuk pemodelan khusus, mereka harus menerima tanggung jawab pembayaran mereka sebelum bergabung dengan kolaborasi.

   Kode berikut membuat keanggotaan dengan pencatatan kueri diaktifkan.

   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_membership(
       membershipIdentifier='membership_id',
       queryLogStatus='ENABLED'
   )

2. Anggota yang diundang menyiapkan konfigurasi ML, yang menyediakan peran bagi Clean Rooms untuk mempublikasikan metrik model ke file Akun AWS. Jika mereka juga anggota yang menerima artefak model terlatih, mereka harus menyediakan ember Amazon S3 tempat artefak model terlatih disimpan.

   import boto3 
   acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')
   
   acr_ml_client.put_ml_configuration(
           membershipIdentifier='membership_id',
           defaultOutputLocation={
              'roleArn':"arn:aws:iam::account:role/role_name",
              'destination':{
                   's3Destination':{
                       's3Uri':"s3://bucket_name/prefix"
                   }
               }
           }
       )