Procesando con AWS Lambda - Amazon SageMaker

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Procesando con AWS Lambda

En este paso, aprenderá a crear y especificar los dos tipos de funciones de Lambda de AWS que se requieren para crear un flujo de trabajo de etiquetado personalizado:

  • Lambda preanotación: esta función inicia y preprocesa cada objeto de datos que se envía a su trabajo de etiquetado antes de enviarlo a los trabajadores.

  • Lambda postanotación: esta función procesa los resultados una vez que los trabajadores envían una tarea. Si especifica varios trabajadores por objeto de datos, esta función puede incluir una lógica para consolidar las anotaciones.

Si es un usuario nuevo de Lambda y Ground Truth, le recomendamos que utilice las páginas de esta sección de la siguiente manera:

  1. En primer lugar, revise Requisitos de la función de Lambda preanotación y postanotación.

  2. A continuación, utilice la página Agregue los permisos necesarios para usarlos AWS Lambda con Ground Truth para obtener información sobre los requisitos de seguridad y permisos para utilizar las funciones de Lambda preanotación y postanotación en un trabajo de etiquetado personalizado de Ground Truth.

  3. A continuación, debe visitar la consola de Lambda o utilizar la de Lambda APIs para crear sus funciones. Utilice la sección Cree funciones Lambda mediante plantillas de Ground Truth para obtener información sobre cómo crear funciones de Lambda.

  4. Para saber cómo actualizar su función de Lambda, consulte Pruebe las funciones Lambda previas y posteriores a la anotación.

  5. Tras crear las funciones Lambda de preprocesamiento y posprocesamiento, selecciónelas en la sección de funciones Lambda que aparece después del editor de código personalizado en la HTML consola Ground Truth. Para obtener información sobre cómo utilizar estas funciones en una CreateLabelingJob API solicitud, consulte. Crear un trabajo de etiquetado (API)

Para ver un tutorial de flujo de trabajo de etiquetado personalizado que incluya ejemplos de funciones de Lambda preanotación y postanotación, consulte el documento Plantilla de demostración: anotación de imágenes con crowd-bounding-box.

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