AWS Clean Rooms 支援自訂模型的增量訓練和分散式訓練

張貼日期: 2025年7月1日

AWS Clean Rooms 現在支援兩項增強功能，以提升其機器學習能力。這些增強功能可協助您更有效率地大規模訓練模型，進而在 Clean Rooms 協作中產生預測性洞察。增量訓練讓您能以現有模型成品為基礎建立新模型；而分散式訓練則讓您能夠同時在多個運算執行個體上訓練模型。這些功能有助於資料科學家和機器學習 (ML) 實作人員，在維護訓練資料集隱私的同時，加速資料協作與分析。

藉助 AWS Clean Rooms ML 自訂建模，您和您的合作夥伴可使用大規模的協作資料集來訓練和執行自訂 ML 模型，而無須共用敏感的智慧財產。透過增量訓練，您可以利用預先訓練好的模型，使用擴展的資料集來建立新的變體，大幅減少訓練時間與所需運算資源。此外，分散式訓練能讓您將訓練工作負載分散到多個執行個體，從而有效率地處理大規模資料集。

AWS Clean Rooms ML 可協助您和您的合作夥伴套用增強隱私權的控制項，以保障您的專有資料和 ML 模型，同時產生預測性洞察，而無需共用或複製彼此的原始資料或模型。如需有關提供 AWS Clean Rooms ML 之 AWS 區域的詳細資訊，請參閱 AWS 區域表。若要進一步了解，請瀏覽 AWS Clean Rooms ML。