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Stoppen eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells

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Stoppen eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells - Rekognition

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Sie können die Ausführung eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells beenden, indem Sie die Konsole oder den Vorgang StopProjectVersion verwenden.

Stoppen eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells (Konsole)

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein laufendes Amazon Rekognition Custom Labels-Modell mit der Konsole zu stoppen. Sie können das Modell direkt von der Konsole aus beenden oder den von der Konsole bereitgestellten AWS SDK-Code verwenden.

So stoppen Sie ein Modell (Konsole)
  1. Öffnen Sie die Amazon Rekognition-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/rekognition/.

  2. Wählen Sie Benutzerdefinierte Labels verwenden.

  3. Wählen Sie Erste Schritte.

  4. Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Projekte aus.

  5. Wählen Sie auf der Seite Projekte das Projekt aus, das das trainierte Modell enthält, das Sie stoppen möchten.

  6. Wählen Sie im Abschnitt Modelle das Modell aus, das Sie stoppen möchten.

  7. Wählen Sie die Registerkarte Modell verwenden.

  8. Stop model using the console
    1. Wählen Sie im Abschnitt Modell starten oder stoppen die Option Stoppen.

    2. Geben Sie im Dialogfeld Modell stoppen Stoppen ein, um zu bestätigen, dass Sie das Modell stoppen möchten.

    3. Wählen Sie Stoppen, um das Modell zu stoppen.

    Stop model using the AWS SDK

    Gehen Sie im Abschnitt Modell verwenden wie folgt vor:

    1. Wählen Sie API-Code.

    2. Wählen Sie entweder AWS CLI oder Python.

    3. Kopieren Sie in Modellen stoppen den Beispielcode.

    4. Verwenden Sie den Beispielcode, um Ihr Modell zu stoppen. Weitere Informationen finden Sie unter Stoppen eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells (SDK).

    1. Wählen Sie im Abschnitt Modell starten oder stoppen die Option Stoppen.

    2. Geben Sie im Dialogfeld Modell stoppen Stoppen ein, um zu bestätigen, dass Sie das Modell stoppen möchten.

    3. Wählen Sie Stoppen, um das Modell zu stoppen.

  9. Wählen Sie oben auf der Seite Ihren Projektnamen, um zur Projektübersichtsseite zurückzukehren.

  10. Überprüfen Sie im Abschnitt Modell den Status des Modells. Das Modell wurde gestoppt, wenn der Modellstatus GESTOPPT lautet.

Stoppen eines Amazon Rekognition Custom Labels-Modells (SDK)

Sie beenden ein Modell, indem Sie die StopProjectVersions-API aufrufen und den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Modells im ProjectVersionArn Eingabeparameter übergeben.

Es kann eine Weile dauern, bis ein Modell gestoppt wird. Um den aktuellen Status zu überprüfen, rufen Sie DescribeProjectVersions auf.

So stoppen Sie ein Modell (SDK)
  1. 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.

  2. Verwenden Sie den folgenden Beispielcode, um ein laufendes Modell zu stoppen.

    CLI

    Ändern Sie den Wert von project-version-arn in den ARN der Modellversion, die Sie stoppen möchten.

    aws rekognition stop-project-version --project-version-arn "model arn" \ --profile custom-labels-access
    Python

    Im folgenden Beispiel wird ein Modell gestoppt, das bereits ausgeführt wird.

    Geben Sie die folgenden Befehlszeilenparameter an:

    • project_arn — der ARN des Projekts, das das Modell enthält, das Sie stoppen möchten.

    • model_arn — den ARN des Modells, das Sie stoppen möchten.

    # Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Purpose Shows how to stop a running Amazon Lookout for Vision model. """ import argparse import logging import time import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def get_model_status(rek_client, project_arn, model_arn): """ Gets the current status of an Amazon Rekognition Custom Labels model :param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client. :param project_name: The name of the project that you want to use. :param model_arn: The name of the model that you want the status for. """ logger.info ("Getting status for %s.", model_arn) # Extract the model version from the model arn. version_name=(model_arn.split("version/",1)[1]).rpartition('/')[0] # Get the model status. models=rek_client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn, VersionNames=[version_name]) for model in models['ProjectVersionDescriptions']: logger.info("Status: %s",model['StatusMessage']) return model["Status"] # No model found. logger.exception("Model %s not found.", model_arn) raise Exception("Model %s not found.", model_arn) def stop_model(rek_client, project_arn, model_arn): """ Stops a running Amazon Rekognition Custom Labels Model. :param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client. :param project_arn: The ARN of the project that you want to stop running. :param model_arn: The ARN of the model (ProjectVersion) that you want to stop running. """ logger.info("Stopping model: %s", model_arn) try: # Stop the model. response=rek_client.stop_project_version(ProjectVersionArn=model_arn) logger.info("Status: %s", response['Status']) # stops when hosting has stopped or failure. status = "" finished = False while finished is False: status=get_model_status(rek_client, project_arn, model_arn) if status == "STOPPING": logger.info("Model stopping in progress...") time.sleep(10) continue if status == "STOPPED": logger.info("Model is not running.") finished = True continue error_message = f"Error stopping model. Unexepected state: {status}" logger.exception(error_message) raise Exception(error_message) logger.info("finished. Status %s", status) return status except ClientError as err: logger.exception("Couldn't stop model - %s: %s", model_arn,err.response['Error']['Message']) raise def add_arguments(parser): """ Adds command line arguments to the parser. :param parser: The command line parser. """ parser.add_argument( "project_arn", help="The ARN of the project that contains the model that you want to stop." ) parser.add_argument( "model_arn", help="The ARN of the model that you want to stop." ) def main(): logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") try: # Get command line arguments. parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS) add_arguments(parser) args = parser.parse_args() # Stop the model. session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access') rekognition_client = session.client("rekognition") status=stop_model(rekognition_client, args.project_arn, args.model_arn) print(f"Finished stopping model: {args.model_arn}") print(f"Status: {status}") except ClientError as err: logger.exception("Problem stopping model:%s",err) print(f"Failed to stop model: {err}") except Exception as err: logger.exception("Problem stopping model:%s", err) print(f"Failed to stop model: {err}") if __name__ == "__main__": main()
    Java V2

    Geben Sie die folgenden Befehlszeilenparameter an:

    • project_arn — der ARN des Projekts, das das Modell enthält, das Sie stoppen möchten.

    • model_arn — den ARN des Modells, das Sie stoppen möchten.

    /* Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ package com.example.rekognition; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeProjectVersionsRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeProjectVersionsResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProjectVersionDescription; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProjectVersionStatus; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StopProjectVersionRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.StopProjectVersionResponse; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; public class StopModel { public static final Logger logger = Logger.getLogger(StopModel.class.getName()); public static int findForwardSlash(String modelArn, int n) { int start = modelArn.indexOf('/'); while (start >= 0 && n > 1) { start = modelArn.indexOf('/', start + 1); n -= 1; } return start; } public static void stopMyModel(RekognitionClient rekClient, String projectArn, String modelArn) throws Exception, RekognitionException { try { logger.log(Level.INFO, "Stopping {0}", modelArn); StopProjectVersionRequest stopProjectVersionRequest = StopProjectVersionRequest.builder() .projectVersionArn(modelArn).build(); StopProjectVersionResponse response = rekClient.stopProjectVersion(stopProjectVersionRequest); logger.log(Level.INFO, "Status: {0}", response.statusAsString()); // Get the model version int start = findForwardSlash(modelArn, 3) + 1; int end = findForwardSlash(modelArn, 4); String versionName = modelArn.substring(start, end); // wait until model stops DescribeProjectVersionsRequest describeProjectVersionsRequest = DescribeProjectVersionsRequest.builder() .projectArn(projectArn).versionNames(versionName).build(); boolean stopped = false; // Wait until create finishes do { DescribeProjectVersionsResponse describeProjectVersionsResponse = rekClient .describeProjectVersions(describeProjectVersionsRequest); for (ProjectVersionDescription projectVersionDescription : describeProjectVersionsResponse .projectVersionDescriptions()) { ProjectVersionStatus status = projectVersionDescription.status(); logger.log(Level.INFO, "stopping model: {0} ", modelArn); switch (status) { case STOPPED: logger.log(Level.INFO, "Model stopped"); stopped = true; break; case STOPPING: Thread.sleep(5000); break; case FAILED: String error = "Model stopping failed: " + projectVersionDescription.statusAsString() + " " + projectVersionDescription.statusMessage() + " " + modelArn; logger.log(Level.SEVERE, error); throw new Exception(error); default: String unexpectedError = "Unexpected stopping state: " + projectVersionDescription.statusAsString() + " " + projectVersionDescription.statusMessage() + " " + modelArn; logger.log(Level.SEVERE, unexpectedError); throw new Exception(unexpectedError); } } } while (stopped == false); } catch (RekognitionException e) { logger.log(Level.SEVERE, "Could not stop model: {0}", e.getMessage()); throw e; } } public static void main(String[] args) { String modelArn = null; String projectArn = null; final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<project_name> <version_name>\n\n" + "Where:\n" + " project_arn - The ARN of the project that contains the model that you want to stop. \n\n" + " model_arn - The ARN of the model version that you want to stop.\n\n"; if (args.length != 2) { System.out.println(USAGE); System.exit(1); } projectArn = args[0]; modelArn = args[1]; try { // Get the Rekognition client. RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access")) .region(Region.US_WEST_2) .build(); // Stop model stopMyModel(rekClient, projectArn, modelArn); System.out.println(String.format("Model stopped: %s", modelArn)); rekClient.close(); } catch (RekognitionException rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } catch (Exception rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } } }

    Ändern Sie den Wert von project-version-arn in den ARN der Modellversion, die Sie stoppen möchten.

    aws rekognition stop-project-version --project-version-arn "model arn" \ --profile custom-labels-access
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