Créez un flux de travail personnalisé à l'aide de l'API - Amazon SageMaker AI

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Créez un flux de travail personnalisé à l'aide de l'API

Une fois que vous avez créé votre modèle d'interface utilisateur personnalisée (étape 2) et traité les fonctions Lambda (étape 3), vous devez placer le modèle dans un compartiment Amazon S3 avec un format de nom de fichier : <FileName>.liquid.html. Utilisez l'action CreateLabelingJob pour configurer votre tâche. Vous allez utiliser l'emplacement d'un modèle personnalisé (Création d'un modèle de tâches de travail personnalisé) stocké dans un fichier <filename>.liquid.html sur S3 en tant que valeur du champ UiTemplateS3Uri dans l'objet UiConfig au sein de l'objet HumanTaskConfig.

Pour les tâches AWS Lambda décrites dansTraitement des données dans un flux de travail d'étiquetage personnalisé avec AWS Lambda, l'ARN de la tâche post-annotation sera utilisé comme valeur du AnnotationConsolidationLambdaArn champ, et la tâche de pré-annotation sera utilisée comme valeur pour PreHumanTaskLambdaArn.