Verarbeitung mit AWS Lambda - Amazon SageMaker

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Verarbeitung mit AWS Lambda

In diesem Schritt erfahren Sie, wie Sie die beiden Arten von AWS Lambda-Funktionen erstellen und spezifizieren, die für die Erstellung eines benutzerdefinierten Labeling-Workflows erforderlich sind:

  • Lambda zur Vorverarbeitung: Diese Funktion initiiert jedes Datenobjekt, das an Ihren Kennzeichnungsauftrag gesendet wird, und verarbeitet es vor, bevor es an Worker gesendet wird.

  • Lambda zur Nachbearbeitung: Diese Funktion verarbeitet die Ergebnisse, sobald Worker eine Aufgabe einreichen. Wenn Sie mehrere Worker pro Datenobjekt angeben, kann diese Funktion Logik zur Konsolidierung von Anmerkungen enthalten.

Wenn Sie ein neuer Benutzer von Lambda und Ground Truth sind, empfehlen wir Ihnen, die Seiten in diesem Abschnitt wie folgt zu verwenden:

  1. Sehen Sie sich sich zunächst Anforderungen für Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Nachbearbeitung an.

  2. Nutzen Sie dann die Seite Fügen Sie die erforderlichen Berechtigungen für die Verwendung AWS Lambda mit Ground Truth hinzu , um mehr über die Sicherheits- und Berechtigungsanforderungen für die Verwendung Ihrer Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und Nachbearbeitung in einem benutzerdefinierten Ground-Truth-Kennzeichnungsauftrag zu erfahren.

  3. Als Nächstes müssen Sie die Lambda-Konsole aufrufen oder Lambdas verwenden, um Ihre APIs Funktionen zu erstellen. Im Abschnitt Erstellen Sie Lambda-Funktionen mithilfe von Ground Truth Truth-Vorlagen erfahren Sie, wie Sie Lambda-Funktionen erstellen.

  4. Unter Testen Sie Lambda-Funktionen vor und nach der Annotation erfahren Sie, wie Sie Ihre Lambda-Funktionen aktualisieren können.

  5. Nachdem Sie Lambda-Funktionen für die Vor- und Nachverarbeitung erstellt haben, wählen Sie sie im Abschnitt Lambda-Funktionen aus, der sich nach dem Code-Editor für Ihren benutzerdefinierten Code HTML in der Ground Truth Konsole befindet. Informationen zur Verwendung dieser Funktionen in einer CreateLabelingJob API Anfrage finden Sie unter. Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API)

Ein Tutorial zum benutzerdefinierten Kennzeichnungs-Workflow, das Beispiele für Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Nachbearbeitung enthält, finden Sie im Dokument „Demo-Vorlage: Kommentieren von Bildern mit crowd-bounding-box“.

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