在 AWS Clean Rooms ML 中建立訓練過的模型

事前準備：

AWS 帳戶可存取的 AWS Clean Rooms
在中設定的協同合作 AWS Clean Rooms
與協同合作相關聯的已設定模型演算法
至少一個已設定的 ML 輸入通道
在協同合作中建立和管理 ML 模型的適當許可

將設定的模型演算法與協同合作建立關聯後，然後建立並設定 ML 輸入通道，您就可以建立訓練過的模型。協同合作的成員會使用訓練過的模型來共同分析其資料。

您可以使用下列程序建立訓練過的模型。

或者，您可以使用增量訓練來改善具有新資料的現有模型，或使用分散式訓練來跨多個運算執行個體訓練模型。

主題

Console

建立訓練過的模型（主控台）

登入 AWS Management Console 並在 https：//https://console.aws.amazon.com/cleanrooms 開啟 AWS Clean Rooms 主控台。
在左側導覽窗格中，選擇協同合作。
在協同合作頁面上，選擇您要建立訓練模型的協同合作。
協同合作開啟後，選擇 ML 模型索引標籤。
在自訂 ML 模型下，在訓練模型區段中，選擇建立訓練模型。
在建立訓練過的模型頁面上，針對關聯的模型演算法，指定演算法。
如需訓練模型的詳細資訊，請輸入下列項目：
1. 在名稱中，輸入協同合作中模型的唯一名稱。
2. （選用）針對描述，輸入訓練模型的描述。
3. 針對訓練資料輸入模式，選擇下列其中一項：
  - 如果您有適合 ML 儲存磁碟區的較小資料集，而且您偏好訓練指令碼的傳統檔案系統存取，請選取檔案。
  - 選取管道讓大型資料集直接從 S3 串流資料，避免將所有資料下載到磁碟，從而提高訓練速度並減少儲存需求。
  - 如果您想要將從 S3 串流的好處與檔案系統存取結合，請選取 FastFile，尤其是循序讀取資料或處理較少的檔案以加快啟動時間時。
對於 ML 輸入通道詳細資訊，請執行下列動作：
1. 針對 ML 輸入通道，指定將資料提供給模型演算法的 ML 輸入通道。
  
  若要新增另一個頻道，請選擇新增另一個 ML 輸入頻道。您最多可以新增 19 個額外的 ML 輸入通道。
2. 針對頻道名稱，輸入 ML 輸入頻道的名稱。
3. 針對 Amazon S3 資料分佈類型，選擇下列其中一項：
  - 選取完整複寫，為每個訓練執行個體提供完整的資料集副本。當您的資料集夠小而足以容納在記憶體中，或每個執行個體都需要存取所有資料時，這最適合使用。
  - 選取依 S3 金鑰分割，根據 S3 金鑰跨訓練執行個體分割資料集。每個執行個體會收到 S3 物件總數的大約 1/n，其中 'n' 是執行個體的數量。這最適合您要平行處理的大型資料集。
  注意
  選取分佈類型時，請考慮您的資料集大小和訓練需求。完全複寫可提供完整的資料存取，但需要更多儲存空間，而由 S3 金鑰碎片可分散式處理大型資料集。
針對訓練持續時間上限，選擇您想要訓練模型的時間上限。
對於超參數，指定任何演算法特定的參數及其預期值。超參數專屬於要訓練的模型，並用於微調模型訓練。
針對環境變數，指定任何演算法特定的變數及其預期值。環境變數是在 Docker 容器中設定。
對於加密，若要使用自訂 AWS KMS key，請選取使用自訂 KMS 金鑰加密秘密核取方塊。
針對 EC2 資源組態，指定用於模型訓練之運算資源的相關資訊。
1. 針對執行個體類型，選擇您要執行的執行個體類型。
2. 針對執行個體計數，輸入執行個體的數量。
3. 對於以 GB 為單位的磁碟區大小，輸入 ML 儲存磁碟區大小。
選擇建立訓練過的模型。

API

建立訓練模型 (API)

能夠訓練模型的成員會選取 ML 輸入通道和模型演算法來開始訓練。

使用特定參數執行下列程式碼：


import boto3 
acr_ml_client= boto3.client('cleanroomsml')

acr_ml_client.create_trained_model(
    membershipIdentifier= 'membership_id',
    configuredModelAlgorithmAssociationArn = 'arn:aws:cleanrooms-ml:region:account:membership/membershipIdentifier/configured-model-algorithm-association/identifier',
    name='trained_model_name',
    resourceConfig={
        'instanceType': "ml.m5.xlarge",
        'volumeSizeInGB': 1
    },
    dataChannels=[
        {
            "mlInputChannelArn": channel_arn_1,
            "channelName": "channel_name"
        },
        {
            "mlInputChannelArn": channel_arn_2,
            "channelName": "channel_name"
        }
    ]
)

注意

建立訓練模型後，您無法編輯模型。若要進行變更，請刪除訓練過的模型並建立新的模型。

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文件慣用形式

建立 ML 輸入通道

使用增量訓練

在 AWS Clean Rooms ML 中建立訓練過的模型

主題

建立訓練過的模型 （主控台）

注意

注意

建立訓練過的模型（主控台）