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# 亚马逊 A SageMaker I 中的数据隐私
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Amazon SageMaker AI 收集有关训练期间使用的 Amazon自有库和开源库使用情况的汇总信息。 SageMaker AI 使用此聚合元数据来改善服务和客户体验。

以下各节介绍了 SageMaker AI 收集的元数据类型以及如何选择退出元数据收集。

## 收集的信息类型
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**使用信息**  
来自 Amazon自有库和开源库的用于 SageMaker 训练的元数据，例如用于分布式训练、编译和量化的元数据。

**错误**  
意外行为导致的错误，包括故障、崩溃、级联以及因与 SageMaker 训练平台交互而导致的故障。

## 如何退出元数据收集
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使用 `CreateTrainingJob` API 创建训练作业时，您可以选择不与 SageMaker 训练共享聚合元数据。如果使用管理控制台创建训练作业，则默认禁用元数据收集。

**重要**  
您必须为每次提交的训练作业选择退出元数据收集。您还必须在 API 调用中选择退出，如以下示例所示。您不能在训练脚本中选择退出。

以下部分介绍如何使用 Amazon CLI、 适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK或 SageMaker Python SDK 选择退出元数据收集。

### 使用 Amazon Command Line Interface (Amazon CLI) 选择退出元数据收集
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要使用退出元数据收集 Amazon CLI，请在 `create-training-job` API `1` 中`OPT_OUT_TRACKING`将环境变量设置为，如以下代码示例所示。

```
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
```

### 使用退出元数据收集 适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK
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要退出使用 Python SDK (Boto3) 收集元数据，请在 `create_training_job` API 中将环境变量 `OPT_OUT_TRACKING` 设置为 `1`，如以下代码示例所示。

```
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'
    },
)
```

### 使用 P SageMaker ython 软件开发工具包选择退出元数据收集
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要选择退出使用 SageMaker Python SDK 收集元数据，`OPT_OUT_TRACKING`请将环境变量设置为 A SageMaker I 估算器`1`内部，如以下代码示例所示。

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

### 选择退出整个账户的元数据收集
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如果想退出多个账户的元数据收集，可以设置一个环境变量来退出整个账户的跟踪。您必须使用 SageMaker AI Python SDK 才能选择退出账户级别的元数据收集。

下面的代码示例显示了如何退出整个账户的跟踪。

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

有关如何选择退出全账户跟踪的更多信息，请参阅使用 [Pyth SageMaker on SDK 配置和使用默认设置](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#id22)。

## 附加信息
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**如果您的下游服务依赖于 SageMaker AI 训练**

如果您运营的服务依赖于 SageMaker 培训，强烈建议您告知客户有关 SageMaker 培训平台中收集的汇总元数据的信息，并让他们选择退出。或者，您也可以代表客户选择退出元数据收集。

**如果您是使用 SageMaker AI 培训的服务的客户或客户**

如果您是使用 SageMaker 培训的服务的客户或客户，请使用上一节中的首选方法选择退出元数据收集。