Crear un flujo de trabajo de revisión humana (consola)Crear un flujo de trabajo de revisión humana (API)

Crear un flujo de trabajo de revisión humana

Utilice un flujo de trabajo de revisión humana de Amazon Augmented AI (Amazon A2I), o una definición de flujo, para especificar lo siguiente:

Las condiciones bajo las que se llamará a su bucle humano (para los tipos de tarea integrados de Amazon Textract y Amazon Rekognition).
El personal al que se envían sus tareas.
El conjunto de instrucciones que recibirá el personal, denominado plantilla de tarea de trabajador.
La configuración de las tareas de trabajador, lo que incluye el número de trabajadores que reciben una tarea y los límites de tiempo para completar las tareas.
El lugar en el que se almacenan los datos de salida.

Puedes crear un flujo de trabajo de revisión humana en la SageMaker consola o mediante la SageMaker CreateFlowDefinitionoperación. Puede crear una plantilla de tarea de trabajador con la consola para los tipos de tarea de Amazon Textract y Amazon Rekognition mientras crea la definición de flujo.

importante

Las condiciones de activación del bucle humano, que inician el bucle humano (por ejemplo, los umbrales de confianza), no están disponibles para los tipos de tareas personalizados de Amazon A2I. Cuando se utiliza la consola para crear una definición de flujo para un tipo de tarea personalizado, no se pueden especificar las condiciones de activación. Al usar la API de Amazon A2I a fin de crear una definición de flujo para un tipo de tarea personalizado, no se puede establecer el atributo HumanLoopActivationConditions del parámetro HumanLoopActivationConditionsConfig. Para controlar cuándo se inician las revisiones humanas, especifique las condiciones en las que se llama a StartHumanLoop en la aplicación personalizada. En este caso, cada invocación StartHumanLoop deriva en una revisión humana. Para obtener más información, consulte Uso de Amazon Augmented AI con tipos de tareas personalizadas.

Requisitos previos

Para crear una definición de flujo de trabajo de revisión humana, debe haber completado los requisitos previos descritos en Requisitos previos para el uso de Augmented AI.

Si utiliza la API para crear una definición de flujo para cualquier tipo de tarea, o si utiliza un tipo de tarea personalizado al crear una definición de flujo en la consola, deberá crear primero una plantilla de tarea de trabajador. Para obtener más información, consulte Crear y administrar plantillas de tareas de trabajador.

Si desea obtener una vista previa de la plantilla de tarea de trabajador mientras crea una definición de flujo para un tipo de tarea integrado en la consola, debe concederle al rol trabajador para crear la definición del flujo el permiso necesario para tener acceso al bucket de Amazon S3 que contiene los artefactos de su plantilla; para ello, use una política como la que se describe en Habilitar vistas previas de plantillas de tareas del trabajador .

Temas

Crear un flujo de trabajo de revisión humana (consola)

Utilice este procedimiento para crear un flujo de trabajo de revisión humana de Amazon Augmented AI (Amazon A2I) mediante la SageMaker consola. Si es nuevo en Amazon A2I, le recomendamos que cree un equipo de trabajo privado con personas de su organización y que utilice el ARN de ese equipo de trabajo al crear la definición del flujo. Para obtener información sobre cómo configurar una fuerza de trabajo privada y crear un equipo de trabajo, consulte Creación de una fuerza laboral privada (Amazon SageMaker Console). Si ya ha configurado una fuerza de trabajo privada, consulte Cree un equipo de trabajo mediante la SageMaker consola para obtener información sobre cómo agregar un equipo de trabajo a esa fuerza de trabajo.

Si está utilizando Amazon A2I con uno de los tipos de tareas integrados, puede crear instrucciones de trabajador mediante una plantilla de tareas de trabajador predeterminada, proporcionada por Augmented AI al crear un flujo de trabajo de revisión humana en la consola. Para ver ejemplos de las plantillas predeterminadas proporcionadas por Augmented AI, consulte los tipos de tareas integrados en Casos y ejemplos de uso de Amazon A2I.

Para crear definición de flujo (consola)

Abra la SageMaker consola en. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
En el panel de navegación, en la sección Augmented AI (IA aumentada) elija Human review workflows (Flujos de trabajo de revisión humana) y, a continuación, elija Create human review workflow (Crear flujo de trabajo de revisión humana).
En Overview (Información general), haga lo siguiente:
1. En Name (Nombre), introduzca un nombre de flujo de trabajo único. El nombre debe estar en minúsculas, debe ser único en la AWS región de tu cuenta y puede tener un máximo de 63 caracteres. Los caracteres válidos incluyen: a-z, 0-9 y - (guión).
2. En S3 location for output (Ruta de S3 de los resultados), introduzca el bucket de S3 donde se deben almacenar los resultados de revisión humana. El depósito debe estar ubicado en la misma AWS región que el flujo de trabajo.
3. En el rol de IAM, elija el rol que tenga los permisos necesarios. Si elige un tipo de tarea integrado y desea obtener una vista previa de la plantilla de trabajador en la consola, proporcione un rol con el tipo de política asociado descrito en Habilitar vistas previas de plantillas de tareas del trabajador .
En Task type (Tipo de tarea), elija el tipo de tarea que desea que realice el trabajador humano.
Si ha elegido el tipo de tarea de Amazon Rekognition o Amazon Textract, especifique las condiciones que invocarán la revisión humana.
- Para las tareas de moderación de Amazon Rekognition Image, elija un intervalo de umbral de puntuación de confianza de inferencia para iniciar la revisión humana.
- Para las tareas de Amazon Textract, puede activar la revisión humana cuando falten algunas claves de formulario o cuando haya un nivel de confianza bajo en la detección de claves de formulario. También puede iniciar la revisión humana si, después de evaluar todas las claves de formulario en un texto, el nivel de confianza es inferior al umbral que haya especificado para cualquier clave. Hay dos variables que especifican los umbrales de confianza: Confianza de identificación y Confianza de calificación. Para obtener más información sobre estas variables, consulte Uso de Amazon Augmented AI con Amazon Textract.
- Para ambos tipos de tareas, puede enviar aleatoriamente un porcentaje de objetos de datos (imágenes o formularios) y sus etiquetas a los humanos para su revisión.
Configure y especifique la plantilla de tareas para los trabajadores:
1. Si utiliza el tipo de tarea de Amazon Rekognition o Amazon Textract:
  1. En la sección Create template (Crear plantilla) :
    - A fin de crear instrucciones para los trabajadores con la plantilla predeterminada de Amazon A2I para los tipos de tarea de Amazon Rekognition y Amazon Textract, elija Crear a partir de una plantilla predeterminada.
      
      Si elige Build from a default template (Crear a partir de una plantilla predeterminada), cree las instrucciones en Worker task design (Diseño de tarea de trabajador).
      
      Proporcione un nombre de plantilla que sea único en la AWS región en la que se encuentre.
      
      En la sección Instructions (Instrucciones), proporcione instrucciones detalladas sobre cómo completar su tarea. Para ayudar a los trabajadores a lograr una gran precisión, proporcione ejemplos de cómo hacerlo bien y cómo hacerlo mal.
      
      (Opcional) En Additional instructions (Instrucciones adicionales), proporcione a sus trabajadores información e instrucciones adicionales.
      
      Para obtener información sobre cómo crear instrucciones eficaces, consulte Creación de instrucciones correctas de trabajador.
    - Para seleccionar la plantilla personalizada que ha creado, elíjala en el menú Template (Plantilla) y proporcione una Task description (Descripción de tarea) para describir brevemente la tarea para sus trabajadores. Para obtener información sobre cómo crear una plantilla personalizada, consulte Crear y eliminar una plantilla de tareas de trabajador.
2. Si está utilizando el tipo de tarea personalizado:
  1. En la sección Plantilla de tareas del trabajador, elija la plantilla en la lista. Todas las plantillas que ha creado en la SageMaker consola aparecen en esta lista. Para obtener información sobre cómo crear una plantilla para tipos de tareas personalizados, consulte Crear y administrar plantillas de tareas de trabajador.
(Opcional) Vista previa de la plantilla de trabajador:

Para los tipos de tareas de Amazon Rekognition y Amazon Textract, tiene la opción de elegir Ver una tarea de trabajador de muestra para obtener una vista previa de la interfaz de usuario de tareas de trabajador.

Si está creando una definición de flujo para un tipo de tarea personalizado, puede obtener una vista previa de la interfaz de usuario de tareas de trabajador mediante la operación RenderUiTemplate. Para obtener más información, consulte Vista previa de una plantilla de tarea de trabajador.
En Workers (Trabajadores), elija un tipo de personal.
Seleccione Crear.

Siguientes pasos

Después de crear un flujo de trabajo de revisión humana, este aparece en la consola bajo Human review workflows (Flujos de trabajo de revisión humana). Para ver el nombre de recursos de Amazon (ARN) y los detalles de configuración de su definición de flujo, elija el flujo de trabajo seleccionando su nombre.

Si utiliza un tipo de tarea integrado, puede utilizar la definición de flujo ARN para iniciar un bucle humano mediante la API de ese AWS servicio (por ejemplo, la API Amazon Textract). Para los tipos de tareas personalizados, puede usar el ARN para iniciar un bucle humano mediante la API de tiempo de ejecución de Amazon Augmented AI. Para obtener más información sobre ambas opciones, consulte Crear e iniciar un bucle humano.

Crear un flujo de trabajo de revisión humana (API)

Para crear una definición de flujo mediante la SageMaker API, utilice la operación. CreateFlowDefinition Cuando haya completado los Requisitos previos para el uso de Augmented AI, utilice el siguiente procedimiento para descubrir cómo utilizar esta operación de la API.

Para obtener una descripción general de la operación CreateFlowDefinition, así como detalles sobre cada parámetro, consulte CreateFlowDefinition.

Para crear una definición de flujo (API)

Para FlowDeﬁnitionName, introduzca un nombre único. El nombre debe ser único en la AWS región de su cuenta y puede tener un máximo de 63 caracteres. Los caracteres válidos incluyen: a-z, 0-9 y - (guión).
Para RoleArn, escriba el ARN del rol que configuró para conceder acceso a los orígenes de datos.
Para HumanLoopConfig, introduzca información sobre los trabajadores y lo que deben ver. Para obtener información sobre cada parámetro deHumanLoopConfig, consulte HumanLoopConfig.
(Opcional) Si está utilizando un tipo de tarea integrado, proporcione condiciones que inicien un bucle humano en HumanLoopActivationConﬁg. Para obtener información sobre cómo crear la entrada necesaria para el parámetro HumanLoopActivationConﬁg, consulte Esquema JSON para condiciones de activación del bucle humano en Amazon Augmented AI. Si no especificas las condiciones aquí, al proporcionar una definición de flujo al AWS servicio asociado a un tipo de tarea integrada (por ejemplo, Amazon Textract o Amazon Rekognition), ese servicio envía todas las tareas a un trabajador humano para que las revise.

Si está utilizando un tipo de tarea personalizado, HumanLoopActivationConfig está deshabilitado. Para saber cómo controlar cuándo se envían tareas a trabajadores humanos mediante un tipo de tarea personalizado, consulte Uso de Amazon Augmented AI con tipos de tareas personalizadas.
(Opcional) Si utiliza un tipo de tarea integrado, especifique la fuente de integración (por ejemplo, Amazon Rekognition o Amazon Textract) en el parámetro. HumanLoopRequestSource
En el caso de OutputConfig, indique en qué lugar de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) desea almacenar la salida del bucle humano.
(Opcional) Utilice Tags para introducir pares clave-valor que le ayuden a clasificar y organizar una definición de flujo. Cada etiqueta consta de una clave y un valor, ambos definidos por el usuario.

Amazon Textract – Key-value pair extraction

Lo que sigue es un ejemplo de solicitud para crear un flujo de trabajo de revisión humana de Amazon Textract (definición de flujo) mediante AWS SDK for Python (Boto3). A fin de crear un bucle humano de Amazon Textract, debe usar 'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1'. Solo debe incluir PublicWorkforceTaskPrice si utiliza la plantilla de Mechanical Turk.


sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': 'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1'
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::aws_account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)

Amazon Rekognition – Image moderation

Lo que sigue es un ejemplo de solicitud para crear un flujo de trabajo de revisión humana de Amazon Rekognition (definición de flujo) mediante AWS SDK for Python (Boto3). A fin de crear una definición de flujo de Amazon Rekognition, debe usar 'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3'. Solo debe incluir PublicWorkforceTaskPrice si utiliza la plantilla de Mechanical Turk.


sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': 'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3'
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::aws_account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)

Custom Workflow

Lo que sigue es un ejemplo de solicitud para crear un flujo de trabajo de revisión humana (definición de flujo) para una integración personalizada. Para crear este tipo de flujo de trabajo de revisión humana, omita HumanLoopRequestSource en la solicitud de definición del flujo. Solo debe incluir PublicWorkforceTaskPrice si utiliza la plantilla de Mechanical Turk.


sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_acount_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)

Siguientes pasos

El valor devuelto de una llamada exitosa de la operación de la API CreateFlowDefinition es una definición de flujo de nombre de recurso de Amazon (ARN).

Si utiliza un tipo de tarea integrado, puede utilizar la definición de flujo ARN para iniciar un bucle humano mediante la API de ese AWS servicio (es decir, la API Amazon Textract). Para los tipos de tareas personalizados, puede usar el ARN para iniciar un bucle humano mediante la API de tiempo de ejecución de Amazon Augmented AI. Para obtener más información sobre estas dos opciones, consulte Crear e iniciar un bucle humano.

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Convenciones del documento

Uso con tipos de tareas personalizadas

Esquema JSON para condiciones de activación del bucle humano en Amazon Augmented AI