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Sie können mit der Ausführung eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells beginnen, indem Sie die Konsole oder den Vorgang StartProjectVersion verwenden.
Wichtig
Ihnen werden die Anzahl der Stunden, die Ihr Modell läuft, und die Anzahl der Inferenzeinheiten, die Ihr Modell während des Betriebs verwendet, in Rechnung gestellt. Weitere Informationen finden Sie unter Ausführen eines trainierten Amazon Rekognition Custom Labels-Modells.
Das Starten eines Modells kann einige Minuten dauern. Um den aktuellen Status der Modellreife zu überprüfen, besuchen Sie die Detailseite für das Projekt oder verwenden Sie DescribeProject Versionen.
Nachdem das Modell gestartet wurde, verwenden Sie DetectCustomLabels, um Bilder anhand des Modells zu analysieren. Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren eines Bildes mit einem trainierten Modell. Die Konsole bietet auch Beispielcode zum Aufrufen von DetectCustomLabels
.
Themen
Starten eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells (Konsole)
Gehen Sie wie folgt vor, um ein Amazon Rekognition Custom Labels-Modell mit der Konsole auszuführen. Sie können das Modell direkt von der Konsole aus starten oder den von der Konsole bereitgestellten AWS SDK-Code verwenden.
So starten Sie ein Modell (Konsole)
Öffnen Sie die Amazon Rekognition-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/rekognition/.
Wählen Sie Benutzerdefinierte Labels verwenden.
Wählen Sie Erste Schritte.
Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Projekte aus.
Wählen Sie auf der Ressourcenseite Projekte das Projekt aus, das das trainierte Modell enthält, das Sie starten möchten.
Wählen Sie im Abschnitt Modelle das Modell aus, das Sie starten möchten.
Wählen Sie die Registerkarte Modell verwenden.
Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
Gehen Sie im Abschnitt Modell starten oder stoppen wie folgt vor:
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Wählen Sie die Anzahl der Inferenzeinheiten aus, die Sie verwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Ausführen eines trainierten Amazon Rekognition Custom Labels-Modells.
Wählen Sie Starten.
Wählen Sie im Dialogfeld Modell starten die Option Starten aus.
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Um zur Projektübersichtsseite zurückzukehren, wählen Sie oben auf der Seite Ihren Projektnamen aus.
Überprüfen Sie im Abschnitt Modell den Status des Modells. Wenn der Modellstatus WIRD AUSGEFÜHRT lautet, können Sie das Modell zur Analyse von Bildern verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Analysieren eines Bildes mit einem trainierten Modell.
Starten eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells (SDK)
Sie starten ein Modell, indem Sie die StartProjectVersions-API aufrufen und den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Modells im ProjectVersionArn
Eingabeparameter übergeben. Sie geben auch die Anzahl der Inferenzeinheiten an, die Sie verwenden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Ausführen eines trainierten Amazon Rekognition Custom Labels-Modells.
Es kann eine Weile dauern, bis ein Modell gestartet wird. Die Python- und Java-Beispiele in diesem Thema verwenden Waiter, um auf den Start des Modells zu warten. Waiter sind Hilfsprogrammmethoden, die einen bestimmten Status abfragen. Alternativ können Sie den aktuellen Status überprüfen, indem Sie DescribeProjectVersions aufrufen.
So starten Sie ein Modell (SDK)
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Falls Sie dies noch nicht getan haben, installieren und konfigurieren Sie die AWS CLI und die AWS SDKs. Weitere Informationen finden Sie unter Schritt 4: Richten Sie das AWS CLI und ein AWS SDKs.
Verwenden Sie den folgenden Beispielcode, um ein Modell zu starten.
Ändern Sie den Wert von
project-version-arn
in den ARN des Modells, das Sie starten möchten. Ändern Sie den Wert von--min-inference-units
in die Anzahl der Inferenzeinheiten, die Sie verwenden möchten. Ändern Sie optional--max-inference-units
in die maximale Anzahl von Inferenzeinheiten, die Amazon Rekognition Custom Labels verwenden kann, um das Modell automatisch zu skalieren.aws rekognition start-project-version --project-version-arn
model_arn
\ --min-inference-unitsminimum number of units \
--max-inference-unitsmaximum number of units \
--profile custom-labels-access