Privacy dei dati in Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
Tipo di informazioni da raccogliereCome scegliere di non aderire alla raccolta di metadatiInformazioni aggiuntive

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Privacy dei dati in Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI raccoglie informazioni aggregate sull'uso di librerie di AWS proprietà e open source utilizzate durante la formazione. SageMaker L'intelligenza artificiale utilizza questi metadati aggregati per migliorare i servizi e l'esperienza dei clienti.

Le sezioni seguenti forniscono spiegazioni sul tipo di metadati raccolti dall' SageMaker IA e su come disattivare la raccolta di metadati.

Tipo di informazioni da raccogliere

Informazioni di utilizzo

Metadati provenienti da librerie AWS di proprietà e open source utilizzate per la SageMaker formazione, come quelle utilizzate per l'addestramento distribuito, la compilazione e la quantizzazione.

Errori

Errori dovuti a comportamenti imprevisti, tra cui guasti, arresti anomali, interruzioni a cascata e guasti derivanti dall'interazione con la piattaforma di formazione. SageMaker

Come scegliere di non aderire alla raccolta di metadati

Puoi scegliere di non condividere i metadati aggregati con la SageMaker formazione quando crei un lavoro di formazione utilizzando l'API. CreateTrainingJob Se utilizzi la console per creare job di addestramento, la raccolta di metadati è disabilitata per impostazione predefinita.

Importante

Devi scegliere di non aderire alla raccolta di metadati per ogni job di addestramento inviato. Devi anche scegliere l’opzione di non adesione in una chiamata API, come mostrato negli esempi seguenti. Non puoi scegliere l’opzione di non adesione all’interno di uno script di addestramento.

La sezione seguente mostra come disattivare la raccolta di metadati utilizzando AWS CLIAWS SDK per Python (Boto3), o SageMaker Python SDK.

Scelta dell’opzione di non adesione alla raccolta di metadati con la AWS Command Line Interface (AWS CLI)

Per disattivare la raccolta di metadati utilizzando ilAWS CLI, imposta la variabile OPT_OUT_TRACKING di ambiente su nell'create-training-jobAPI, come mostrato 1 nel seguente esempio di codice.

aws sagemaker create-training-job \
--training-job-name your_job_name \
--algorithm-specification AlgorithmName=your_algorithm_name\
--output-data-config S3OutputPath=s3://bucket-name/key-name-prefix \
--resource-config InstanceType=ml.c5.xlarge, InstanceCount=1 \
--stopping-condition MaxRuntimeInSeconds=100 \
--environment OPT_OUT_TRACKING=1

Disattiva la raccolta di metadati utilizzando il AWS SDK per Python (Boto3)

Per scegliere di non aderire alla raccolta di metadati con SDK per Python (Boto3), imposta la variabile di ambiente OPT_OUT_TRACKING su 1 nell’API create_training_job, come mostrato nell’esempio di codice seguente.

boto3.client('sagemaker').create_training_job(
    TrainingJobName='your_training_job',
    AlgorithmSpecification={
        'AlgorithmName': 'your_algorithm_name',
        'TrainingInputMode': 'File',
    },
    RoleArn='your_arn',
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket-name/key-name-prefix',
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 123,
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 123,
    },
    Environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    },
)

Disattiva la raccolta di metadati utilizzando SageMaker Python SDK

Per disattivare la raccolta di metadati utilizzando SageMaker Python SDK, imposta la OPT_OUT_TRACKING variabile 1 di ambiente all'interno di SageMaker uno stimatore AI, come mostrato nel seguente esempio di codice.

sagemaker.estimator(
    image_uri='path_to_container',
    role='rolearn',
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.c5.xlarge', 
    environment={
        'OPT_OUT_TRACKING': '1'
    }, 
)

Scelta dell’opzione di non adesione alla raccolta di metadati a livello di account

Per non aderire alla raccolta di metadati per diversi account, puoi impostare una variabile di ambiente per scegliere l’opzione di non adesione al monitoraggio in tutto l’account. È necessario utilizzare SageMaker AI Python SDK per disattivare la raccolta di metadati a livello di account.

L’esempio di codice seguente mostra come scegliere di non aderire al monitoraggio a livello di account.

SchemaVersion: '1.0'
SageMaker:
  TrainingJob:
    Environment:
      'OPT_OUT_TRACKING': '1'

Per ulteriori informazioni su come disattivare il tracciamento a livello di account, consulta Configurazione e utilizzo dei valori predefiniti con Python SDK. SageMaker

Informazioni aggiuntive

Se il servizio downstream dipende dall'addestramento basato sull'intelligenza artificiale SageMaker

Se gestisci un servizio che si basa sulla SageMaker formazione, ti consigliamo vivamente di informare il cliente sulla raccolta di metadati aggregati nella piattaforma di SageMaker formazione e di offrire loro la possibilità di rinunciare. In alternativa, puoi scegliere di non aderire alla raccolta di metadati per conto del tuo cliente.

Se sei un cliente o un cliente di un servizio che utilizza la formazione basata sull'intelligenza artificiale SageMaker

Se sei un cliente o un cliente di un servizio che utilizza la SageMaker formazione, utilizza il metodo preferito nella sezione precedente per disattivare la raccolta di metadati.