AWS Clean Rooms ML에서 구성된 모델 알고리즘 연결

모델 알고리즘을 구성한 후에는 모델 알고리즘을 공동 작업에 연결할 준비가 된 것입니다. 모델 알고리즘을 연결하면 공동 작업의 모든 구성원이 모델 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

다음 이미지는 컨테이너 훈련 이미지를 생성하고 모델 알고리즘을 구성한 후 구성된 모델 알고리즘을 마지막 단계로 연결하는 것을 보여줍니다.

Console

사용자 지정 ML 모델 알고리즘을 연결하려면(콘솔)

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/cleanrooms AWS Clean Rooms 콘솔을 엽니다.

2. 왼쪽 탐색 창에서 사용자 지정 ML 모델을 선택합니다.

3. 사용자 지정 ML 모델 페이지에서 공동 작업에 연결할 구성된 모델 알고리즘을 선택하고 공동 작업에 연결을 클릭합니다.

4. 구성된 모델 알고리즘 연결 창에서 연결할 공동 작업을 선택합니다.

5. 공동 작업 선택을 선택합니다.

API

사용자 지정 ML 모델 알고리즘(API)을 연결하려면

특정 파라미터로 다음 코드를 실행합니다.

또한 여러 로그에 액세스할 수 있는 사용자를 정의하고, 고객이 정규식을 정의하도록 허용하며, 훈련 모델 출력 또는 추론 결과에서 내보낼 수 있는 데이터의 양을 정의하는 개인 정보 보호 정책을 제공합니다.

참고

구성된 모델 알고리즘 연결은 변경할 수 없습니다.

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
                ]
            } 
        }
    }
)

구성된 모델 알고리즘이 공동 작업에 연결된 후 훈련 데이터 공급자는 테이블에 공동 작업 분석 규칙을 추가해야 합니다. 이 규칙을 사용하면 구성된 모델 알고리즘 연결이 구성된 테이블에 액세스할 수 있습니다. 기여하는 모든 훈련 데이터 공급자는 다음 코드를 실행해야 합니다.

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': []
            }
        }
    }
)

참고

구성된 모델 알고리즘 연결은 변경할 수 없으므로 사용자 지정 모델 구성의 처음 몇 번의 반복 allowedAdditionalAnalyses 중에에서 와일드카드를 사용하기 위해 모델을 허용 목록에 추가하려는 데이터 공급자를 훈련하는 것이 좋습니다. 이를 통해 모델 공급자는 다른 훈련 공급자가 업데이트된 모델 코드를 데이터로 훈련하기 전에 다시 연결할 필요 없이 코드를 반복할 수 있습니다.