翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# AWS Clean Rooms ML からのモデルアーティファクトのエクスポート
<a name="export-model-artifacts"></a>

このタスクはオプションであり、コラボレーションのメンバーに`CAN_RECEIVE_MODEL_OUTPUT`メンバー権限を割り当てたときに完了する必要があります。

モデルトレーニングが完了すると、モデルをトレーニングしたメンバーはモデルアーティファクトのエクスポートを開始できます。モデルをトレーニングしたメンバーは、メンバーが結果と有効な ML 設定を受信できる場合に、モデルアーティファクトを受け取るユーザーを選択します。

------
#### [ Console ]

**カスタム ML モデルアルゴリズムを設定するには (コンソール)**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) で AWS Clean Rooms コンソールを開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[コラボレーション]** を選択します。

1. **コラボレーション**ページで、エクスポートするカスタムモデルを含むコラボレーションを選択します。

1. コラボレーションが開いたら、**ML Models** タブを選択し、**カスタムトレーニング済みモデルテーブルからモデル**を選択します。

1. カスタムトレーニング済みモデルの詳細ページで、**モデル出力のエクスポート**をクリックします。

1. **モデル出力をエクスポート**するには、**モデル出力の詳細をエクスポート**するには、**名前**とオプションの**説明**を入力します。

   **コラボレーションのドロップダウンリストのメンバーにエクスポートされたモデル出力でモデルアーティファクトを受け取るメンバー**を選択します。

1. **[エクスポート]** を選択します。

   結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされます`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。設定したモデルアルゴリズムの関連付け時に選択した、指定された最大ファイルサイズまで**エクスポート**するファイルのみがエクスポートされます。

------
#### [ API ]

カスタム ML モデルアルゴリズム (API) を設定するには

次のコードを実行して、モデルのエクスポートを開始します。

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

acr_ml_client.start_trained_model_export_job(
    membershipIdentifier='{{membership_id}}',
    trainedModelArn='arn:aws:cleanrooms-ml:{{region}}:{{account}}:{{membership}}/membershipIdentifier/trained-model/{{identifier}}',
    outputConfiguration={
        'member': {
            'accountId': '{{model_output_receiver_account}}'
        }
    },
    name='{{export_job_name}}'
)
```

結果は、ML 設定で指定された Amazon S3 の場所のパス にエクスポートされます`yourSpecifiedS3Path/collaborationIdentifier/trainedModelName/callerAccountId/jobName`。設定されたモデルアルゴリズムの関連付け時に選択した、`maxSize`指定した `filesToExport`までの のみがエクスポートされます。

------