Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API)

Eine Worker-Aufgabenvorlage (UiTemplateS3Uri) oder einen UI ARN der menschlichen Aufgaben (HumanTaskUiArn) in Amazon S3.

Eine Eingabemanifestdatei, die Ihre Eingabedaten in Amazon S3 angibt. Geben Sie den Speicherort Ihrer Eingabemanifestdatei in ManifestS3Uri an. Hinweise zum Erstellen eines Eingabemanifests finden Sie unter Eingabedaten. Wenn Sie einen Streaming-Labeling-Job erstellen, ist dies optional. Wie Sie einen Streaming-Etikettierungsauftrag erstellen können, erfahren Sie unter Einen Streaming-Labeling-Job erstellen.

Ein Amazon-S3-Bucket zum Speichern Ihrer Ausgabedaten. Sie geben diesen Bucket und optional ein Präfix in S3OutputPath an.

Eine Konfigurationsdatei der Beschriftungskategorie. Jeder Etikettenkategoriename muss eindeutig sein. Geben Sie den Speicherort dieser Datei in Amazon S3 mit dem Parameter LabelCategoryConfigS3Uri an. Das Format und die Labelkategorien für diese Datei hängen vom verwendeten Aufgabentyp ab:

Eine AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle mit der angehängten AmazonSageMakerGroundTruthExecutionverwalteten IAM-Richtlinie und mit Berechtigungen für den Zugriff auf Ihre S3-Buckets. Geben Sie diese Rolle in RoleArn an. Weitere Informationen zu dieser Richtlinie finden Sie unter Verwendung von IAM-verwalteten Richtlinien zusammen mit Ground Truth. Wenn Sie präzisere Berechtigungen benötigen, finden Sie weitere Informationen unter IAM-Berechtigungen zur Verwendung von Ground Truth zuweisen.

Wenn der Name des Eingabe- oder Ausgabe-Buckets sagemaker nicht enthält, können Sie der Rolle, die an den die Operation CreateLabelingJob übergeben wird, eine Richtlinie ähnlich der folgenden anfügen.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::my_input_bucket/*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::my_output_bucket/*"
            ]
        }
    ]
}

Der Amazon-Ressourcenname (ARN) einer Funktion für die Vor- und Nachanmerkung (oder Anmerkungskonsolidierung) in AWS Lambda für die Verarbeitung Ihrer Ein- und Ausgabedaten.

Ein ARN des Arbeitsteams, den Sie in WorkteamArn angeben. Sie erhalten einen ARN für ein Arbeitsteam, wenn Sie eine Belegschaft eines Lieferanten abonnieren oder ein privates Arbeitsteam gründen. Wenn Sie einen Label-Job für einen Aufgabentyp „Videoframe“ oder „Punktwolke“ erstellen, können Sie die Belegschaft nicht einsetzen. Amazon Mechanical Turk Verwenden Sie für alle anderen Aufgabentypen, um die Belegschaft von Mechanical Turk zu verwenden, den folgenden ARN. regionErsetzen Sie es durch die AWS Region, die Sie für die Erstellung des Labeling-Jobs verwenden.

arn:aws:sagemaker:region:394669845002:workteam/public-crowd/default

Wenn Sie die Amazon Mechanical Turk Arbeitskraft verwenden, verwenden Sie den ContentClassifiers-Parameter in DataAttributes von InputConfig, um zu erklären, dass Ihr Inhalt frei von persönlich identifizierbaren Informationen und Inhalten für Erwachsene ist.

Ground Truth verlangt, dass Ihre Eingabedaten frei von persönlich identifizierbare Informationen (PII) sind, wenn Sie die Belegschaft von Mechanical Turk einsetzen. Wenn Sie Mechanical Turk verwenden und nicht mithilfe der FreeOfPersonallyIdentifiableInformation-Markierung angeben, dass Ihre Eingabedaten frei von persönlich identifizierbaren Informationen sind, schlägt Ihr Labeling-Job fehl. Verwenden Sie die FreeOfAdultContent Flagge, um zu erklären, dass Ihre Eingabedaten frei von Inhalten für Erwachsene sind. SageMaker KI kann die Mitarbeiter von Amazon Mechanical Turk einschränken, die Ihre Aufgabe sehen können, wenn sie Inhalte für Erwachsene enthält.

Weitere Informationen zu Arbeitsteams und Arbeitskräften finden Sie unter Arbeitskräfte.

Wenn Sie die Arbeitskräfte von Mechanical Turk nutzen, müssen Sie den Preis angeben, den Sie den Arbeitern für die Ausführung einer einzelnen Aufgabe in PublicWorkforceTaskPrice zahlen.

Um die Aufgabe zu konfigurieren, müssen Sie mit TaskDescription und TaskTitle eine Aufgabenbeschreibung und einen Aufgabentitel angeben. Optional können Sie Zeitlimits angeben, mit denen gesteuert wird, wie lange die Mitarbeiter an einer einzelnen Aufgabe arbeiten müssen (TaskTimeLimitInSeconds) und wie lange Aufgaben im Worker-Portal verbleiben, das den Mitarbeitern zur Verfügung steht (TaskAvailabilityLifetimeInSeconds).

(Optional) Bei einigen Aufgabentypen können mehrere Worker ein einzelnes Datenobjekt kennzeichnen, indem eine Zahl größer als eins für den Parameter NumberOfHumanWorkersPerDataObject eingegeben wird. Weitere Informationen zur Anmerkungskonsolidierung finden Sie unter Konsolidierung von Anmerkungen.

(Optional) Um einen automatisierten Datenbeschriftungsauftrag zu erstellen, geben Sie eine der unter ARNs aufgeführten Optionen LabelingJobAlgorithmSpecificationArnanLabelingJobAlgorithmsConfig. Dieser ARN identifiziert den Algorithmus, der im automatisierten Daten-Labeling-Job verwendet wird. Der mit diesem ARN verknüpfte Aufgabentyp muss mit dem Aufgabentyp der von Ihnen angegebenen PreHumanTaskLambdaArn und AnnotationConsolidationLambdaArn übereinstimmen. Das automatische Daten-Labeling wird für die folgenden Aufgabentypen unterstützt: Bildklassifizierung, Begrenzungsrahmen, semantische Segmentierung und Textklassifizierung. Die Mindestanzahl von Objekten für das automatische Daten-Labeling beträgt 1.250, und wir empfehlen dringend, mindestens 5.000 Objekte bereitzustellen. Weitere Informationen zu automatisierten Daten-Labeling-Aufträgen finden Sie unter Automatisieren Sie die Datenkennzeichnung.

(Optional) Sie können angeben StoppingConditions, dass der Labeling-Job beendet wird, wenn eine der Bedingungen erfüllt ist. Sie können Stoppbedingungen verwenden, um die Kosten des Etikettierungsauftrags zu kontrollieren.