Erstellen Sie einen Streaming-Labeling-Job mit dem SageMaker API - Amazon SageMaker

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.

Erstellen Sie einen Streaming-Labeling-Job mit dem SageMaker API

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine AWS Python-Anfrage SDK (Boto3), mit der Sie einen Streaming-Labeling-Job für einen integrierten Aufgabentyp in der Region USA Ost (Nord-Virginia) starten können. Weitere Informationen zu den einzelnen Parametern finden Sie weiter unten unter CreateLabelingJob. Informationen dazu, wie Sie einen Labeling-Job mit diesem API und den zugehörigen sprachspezifischen Daten erstellen könnenSDKs, finden Sie unter Labeling-Job erstellen (API).

In diesem Beispiel sind die folgenden Parameter zu beachten:

  • SnsDataSource— Dieser Parameter erscheint in InputConfig und OutputConfig und wird verwendet, um Ihre Eingabe- bzw. SNS Ausgabe-Amazon-Themen zu identifizieren. Um einen Streaming-Labeling-Job zu erstellen, müssen Sie ein SNS Amazon-Eingabethema angeben. Optional können Sie auch ein SNS Amazon-Ausgabethema angeben.

  • S3DataSource – Dieser Parameter ist optional. Verwenden Sie diesen Parameter, wenn Sie eine Eingabe-Manifestdatei mit Datenobjekten einschließen möchten, die Sie kennzeichnen möchten, sobald der Labeling-Job gestartet wird.

  • StoppingConditions– Dieser Parameter wird ignoriert, wenn Sie einen Streaming-Labeling-Job erstellen. Weitere Informationen zum Beenden eines Streaming-Labeling-Jobs finden Sie unter Einen Streaming-Labeling-Job beenden.

  • Streaming-Labeling-Jobs unterstützen kein automatisches Daten-Labeling. Schließen Sie den LabelingJobAlgorithmsConfig Parameter nicht ein.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName= 'example-labeling-job',
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            },
            'SnsDataSource': {
                'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-input-topic'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string',
        'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-output-topic'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*',
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-tasktype',
        'TaskKeywords': [
            'Example key word',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label image classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-tasktype'
            }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)