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# Trainingsdaten importieren
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**Anmerkung**  
Sie können nur einen Trainingsdatensatz zur Verwendung in einem Clean Rooms ML-Lookalike-Modell bereitstellen, dessen Daten in Amazon S3 gespeichert sind. Sie können jedoch die Ausgangsdaten für ein Lookalike-Modell mithilfe von SQL bereitstellen, das auf Daten läuft, die in einer beliebigen unterstützten Datenquelle gespeichert sind. 

Bevor Sie ein Lookalike-Modell erstellen, müssen Sie die AWS Glue Tabelle angeben, die die Trainingsdaten enthält. Clean Rooms ML speichert keine Kopie dieser Daten, sondern lediglich Metadaten, die den Zugriff auf die Daten ermöglichen.

**Um Trainingsdaten zu importieren AWS Clean Rooms**

1. Melde dich bei der an AWS-Managementkonsole und öffne die [AWS Clean Rooms Konsole](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) mit deinem AWS-Konto (falls du das noch nicht getan hast).

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **AWS ML-Modelle** aus.

1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Trainingsdatensätze** die Option **Trainingsdatensatz erstellen** aus.

1. Geben Sie auf der Seite **Trainingsdatensatz erstellen** für **Details zum Trainingsdatensatz** einen **Namen** und optional eine **Beschreibung** ein.

1. Wählen Sie die **Trainingsdatenquelle** aus, indem Sie die **Datenbank** und die **Tabelle**, die Sie konfigurieren möchten, aus den Dropdownlisten auswählen.
**Anmerkung**  
Um zu überprüfen, ob es sich um die richtige Tabelle handelt, führen Sie einen der folgenden Schritte aus:  
Wählen Sie **Anzeigen in AWS Glue**.
Aktivieren Sie **„Schema anzeigen“**, um das Schema anzuzeigen.

1. Wählen Sie für **Trainingsdetails** die **Spalten Benutzer-ID**, **Artikel-ID** und **Timestamp** aus den Drop-down-Listen aus. Die Trainingsdaten müssen diese drei Spalten enthalten. Sie können auch alle anderen Spalten auswählen, die Sie in die Trainingsdaten aufnehmen möchten.

   Die Daten in der **Timestamp-Spalte** müssen im Format Unix-Epochenzeit in Sekunden vorliegen.

1. (Optional) Wenn Sie **weitere Spalten trainieren möchten**, wählen Sie den **Spaltennamen** und den **Typ** aus den Dropdownlisten aus.

1. Unter **Dienstzugriff** müssen Sie eine Servicerolle angeben, die auf Ihre Daten zugreifen kann, und einen KMS-Schlüssel angeben, falls Ihre Daten verschlüsselt sind. Wählen Sie **Neue Servicerolle erstellen und verwenden** aus. Clean Rooms ML erstellt dann automatisch eine Servicerolle und fügt die erforderlichen Berechtigungsrichtlinien hinzu. Wählen Sie **Bestehende Servicerolle verwenden** und geben Sie diese in das Feld **Servicerollenname** ein, wenn Sie über eine bestimmte Servicerolle verfügen, die Sie verwenden möchten.

   Wenn Ihre Daten verschlüsselt sind, geben Sie Ihren KMS-Schlüssel in das **AWS KMS key**Feld ein oder klicken Sie auf **Erstellen, AWS KMS key um einen** neuen KMS-Schlüssel zu generieren.

1. Wenn Sie **Tags** für den Trainingsdatensatz aktivieren möchten, wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** und geben Sie dann das ****Schlüssel-Wert-Paar**** ein. 

1. Wählen Sie **Trainingsdatensatz erstellen** aus. 

Die entsprechende API-Aktion finden Sie unter [CreateTrainingDataset](https://docs.aws.amazon.com/cleanrooms-ml/latest/APIReference/API_CreateTrainingDataset.html).