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技術面の観点から、次の図は ML でのカスタム ML AWS Clean Rooms モデリングの仕組みを示しています。
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モデル (トレーニングまたは推論) をコンテナイメージにパッケージ化し、Amazon ECR に公開します。
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モデルトレーニングの実行に必要な AWS Clean Rooms および Clean Rooms ML リソースを作成します。
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モデルアルゴリズムをコラボレーションに関連付けます。
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データプロバイダーアカウントからデータを読み取り、トレーニングまたは推論に使用される ML 入力チャネルを生成します。
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ステップ 1 とステップ 4 の情報を使用して ML トレーニングジョブを実行します。
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（オプション) トレーニング済みモデルアーティファクトを結果レシーバーにエクスポートします。
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（オプション) ステップ 1、4、5 の情報を使用して ML 推論ジョブを実行します。
開始する前に、カスタム ML モデリングの前提条件「」およびトレーニングコンテナのモデル作成ガイドライン「」で詳細を確認してください。
トピック
次のステップ
カスタムモデルを作成したら、次の準備が整います。
