AWS Clean Rooms ML でのトレーニングデータの提供

コラボレーション作成者がコラボレーションを作成し、招待されたメンバーが参加したら、トレーニングデータをコラボレーションに提供する準備が整います。どのメンバーもトレーニングデータを提供できます。

Console

トレーニングデータを提供するには (コンソール）

1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/cleanrooms で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

2. 左のナビゲーションペインで、[テーブル] を選択します。

3. Tables ページで、Configure new table を選択します。

4. 新しいテーブルを設定する データソース で、Amazon S3、Amazon Athena、または Snowflake を選択し、データソースに基づいて次の手順を実行します。

   を使用している場合	THEN
   Amazon S3	ドロップダウンリストからデータベースを選択し、データベースからテーブルを選択します。 [コラボレーションで許可された列] で、[すべての列] または [カスタムリスト] を選択します。 設定済みテーブルの詳細については、このテーブルの名前とオプションの説明を指定します。 モデルメトリクスをレポートする場合は、メトリクスの名前と、出力ログを検索してメトリクスを検索する正規表現ステートメントを入力します。 設定済みテーブルのリソースでタグを有効にする場合は、[新しいタグを追加] を選択し、キーと値のペアを入力します。
   Amazon Athena	ドロップダウンリストからデータベースを選択し、データベースからテーブルを選択します。 [コラボレーションで許可された列] で、[すべての列] または [カスタムリスト] を選択します。 設定済みテーブルの詳細については、このテーブルの名前とオプションの説明を指定します。 モデルメトリクスをレポートする場合は、メトリクスの名前と、出力ログを検索してメトリクスを検索する正規表現ステートメントを入力します。 設定済みテーブルのリソースでタグを有効にする場合は、[新しいタグを追加] を選択し、キーと値のペアを入力します。
   Snowflake	既存のシークレット ARN を使用するか、このテーブルの新しいシークレットを保存する Snowflake 認証情報を指定します。 Snowflake テーブルとスキーマの詳細には、詳細を手動で入力するか、詳細を自動的にインポートします。 スキーマには、列名を入力し、ドロップダウンリストからデータ型を選択します。 設定済みテーブルのリソースでタグを有効にする場合は、[新しいタグを追加] を選択し、キーと値のペアを入力します。

5. [新しいテーブルを設定] を選択します。

6. テーブルの詳細ページで、分析ルールを設定を選択して、このテーブルのカスタム分析ルールを設定します。カスタム分析ルールは、データへのアクセスを制限します。データに対して事前に承認されたクエリの特定のセットを許可するか、特定のアカウントのセットにデータのクエリを許可することができます。

   1. 分析ルールタイプ でカスタム を選択し、作成方法 でガイド付きフロー を選択します。

   2. [次へ] を選択します。

   3. 分析コントロールを指定する では、新しい各分析を確認する と、特定の共同作業者による分析を許可する のどちらかを選択します。

   4. [次へ] を選択します。

   5. （オプション) 分析結果のコントロールを指定する では、出力で許可されていない列に、出力から列を除外するかどうかを指定します。None を選択した場合、出力から除外される列はありません。カスタムリストを選択した場合は、出力から削除される特定の列を指定できます。

   6. 出力に適用される追加分析では、結果を生成する前に追加の分析を許可、拒否、または要求するかどうかを指定します。

   7. [次へ] を選択します。

   8. （オプション) 差分プライバシーを設定する で、無効化を選択します。

   9. [次へ] を選択します。

   10. 「確認と設定」ページの情報を確認し、「分析ルールの設定」を選択します。

7. テーブルの詳細ページから、コラボレーションに関連付けるを選択します。

8. テーブルの関連付けダイアログボックスで、このテーブルを関連付けるコラボレーションを選択し、コラボレーションの選択を選択します。

9. テーブルの関連付けページで、テーブルの関連付けの詳細、サービスアクセス、タグの情報を確認して確認します。[テーブルを関連付ける] を選択します。

10. テーブルに関連付けられたテーブルで、先ほど関連付けたテーブルの横にあるラジオボタンを選択します。Actions メニューから、コラボレーション分析ルールグループの Configure を選択します。

11. コラボレーション分析ルールの設定ページで、許可される追加分析について、コラボレーションメンバーまたは特定のコラボレーションメンバーが追加分析を実行できるかどうかを選択します。

    結果配信では、クエリ出力から結果を受信できるメンバーを選択します。

12. [分析ルールを設定] を選択します。

API

トレーニングデータを提供するには (API)

1. AWS Glue テーブルと使用できる列を指定 AWS Clean Rooms して、 で使用する既存のテーブルを設定します。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table(
       name='configured_table_name',
       tableReference= {
           'glue': {
               'tableName': 'glue_table_name',
               'databaseName': 'glue_database_name'
           }
       },
       analysisMethod="DIRECT_QUERY",
       allowedColumns=["column1", "column2", "column3",...]
   )

2. データへのアクセスを制限するカスタム分析ルールを設定します。データに対して事前に承認されたクエリの特定のセットを許可するか、特定のアカウントのセットにデータのクエリを許可することができます。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_analysis_rule(
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       analysisRuleType='CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAnalyses': ['ANY_QUERY'],
                   'allowedAnalysisProviders': ['query_runner_account'],
                   'additionalAnalyses': "REQUIRED"
               }
           }
       }
   )

   この例では、特定のアカウントがデータに対してクエリを実行でき、追加の分析が必要です。

3. 設定済みテーブルをコラボレーションに関連付け、サービスアクセスロールを AWS Glue テーブルに提供します。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   import boto3 
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association(
       name='configured_table_association_name',
       membershipIdentifier='membership_id',
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       roleArn='arn:aws:iam::account:role/role_name'
   )

   注記

   このサービスロールにはテーブルに対するアクセス許可があります。サービスロールは、 がクエリ AWS Clean Rooms を実行できるメンバーに代わって許可されたクエリを実行する場合にのみ引き受けることができます。コラボレーションメンバー (データの所有者以外) は誰も、コラボレーションの基になるテーブルにはアクセスできません。データ所有者は差分プライバシーをオフにして、テーブルを他のメンバーによるクエリに使用できるようにします。

4. 最後に、設定されたテーブルの関連付けに分析ルールを追加します。

   特定のパラメータで次のコードを実行します。

   import boto3
   acr_client= boto3.client('cleanrooms')
   
   acr_client.create_configured_table_association_analysis_rule(
       configuredTableAssociationIdentifier='configured_table_association_identifier',
       membershipIdentifier='membership_id',
       configuredTableIdentifier='configured_table_id',
       analysisRuleType = 'CUSTOM',
       analysisRulePolicy= {
           'v1': {
               'custom': {
                   'allowedAdditionalAnalyses': ['configured_model_algorithm_association_arns'],
                   'allowedResultReceivers': ['query_runner_account']
               }
           }
       }
   )