Utilisation de main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk - Amazon SageMaker AI
Utiliser Mechanical Turk avec Ground TruthUtilisez Mechanical Turk avec Amazon A2IQuand Mechanical Turk n'est-il pas pris en charge ?

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Utilisation de main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk

La main-d'œuvre d'Amazon Mechanical Turk (Mechanical Turk) fournit le plus grand nombre de travailleurs pour votre travail d'étiquetage Amazon Ground SageMaker Truth et votre tâche d'évaluation humaine sur Amazon Augmented AI. La main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk est une ressource accessible dans le monde entier. Les employés sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Généralement, le délai d'exécution de vos tâches de vérification humaine et de labélisation est plus rapide si vous faites appel à la main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk.

Toute facturation de main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk est gérée dans le cadre de votre facturation Ground Truth ou Amazon Augmented AI. Vous n'avez pas besoin de créer un compte Mechanical Turk distinct pour utiliser la main-d'œuvre Amazon Mechanical Turk.

Important

Vous ne devez pas partager des informations confidentielles, personnelles ou d'état protégées avec cette main-d'œuvre. Vous ne devez pas faire appel à la main-d'œuvre d'Amazon Mechanical Turk lorsque vous utilisez Amazon A2I conjointement avec des services AWS HIPAA éligibles, tels qu'Amazon Textract et Amazon Rekognition, pour des charges de travail contenant des informations de santé protégées.

Vous pouvez choisir Mechanical Turk comme main-d'œuvre lorsque vous créez un travail de labélisation Ground Truth ou un flux de travail de révision humaine Amazon A2I (définition de flux). Vous pouvez créer une tâche d'étiquetage et un flux de travail de révision humaine à l'aide de la console SageMaker AI etAPI.

Lorsque vous utilisez une API opération pour créer une tâche d'étiquetage ou un flux de travail de révision humaine, vous utilisez les éléments suivants ARN pour le personnel d'Amazon Mechanical Turk. WorkteamArn Remplacez region par la AWS région que vous utilisez pour créer la tâche d'étiquetage ou les boucles humaines. Par exemple, si vous créez une tâche de labélisation dans la région USA Ouest (Oregon), remplacez region par us-west-2.

  • arn:aws:sagemaker:region:394669845002:workteam/public-crowd/default

Ground Truth et Amazon A2I exigent que vos données d'entrée soient exemptes d'informations personnellement identifiables (PII) lorsque vous utilisez Mechanical Turk. Si vous faites appel à la main-d'œuvre de Mechanical Turk et que vous ne précisez pas que vos données d'entrée sont exemptesPII, vos tâches d'étiquetage Ground Truth et vos tâches d'IA augmentée échoueront. Vous spécifiez que vos données d'entrée sont exemptes PII lorsque vous créez une tâche d'étiquetage Ground Truth et lorsque vous créez une boucle humaine Amazon A2I à l'aide d'une intégration ou d'une StartHumanLoop opération intégrées.

Consultez les sections suivantes pour savoir comment utiliser Mechanical Turk avec ces services.

Utiliser Mechanical Turk avec Ground Truth

Vous pouvez utiliser Mechanical Turk avec Ground Truth lorsque vous créez une tâche de labélisation à l'aide de la console ou de l'opération CreateLabelingJob.

Lorsque vous créez une tâche de labélisation, nous vous recommandons d'ajuster le nombre d'employés annotant chaque objet de données en fonction de la complexité de la tâche et de la qualité dont vous avez besoin. Amazon SageMaker Ground Truth utilise la consolidation des annotations pour améliorer la qualité des étiquettes. Le recours à un plus grand nombre d'employés peut avoir une incidence sur la qualité des étiquettes pour les tâches d'étiquetage complexes, mais pas pour les tâches simples. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Consolidation des notes. La consolidation des annotations n'est pas prise en charge pour les flux de travail de révision humaine Amazon A2I.

Pour utiliser Mechanical Turk lorsque vous créez une tâche de labélisation (console) :

  1. Utilisez ce qui suit pour créer une tâche d'étiquetage à l'aide de la zone Ground Truth de la console SageMaker AI :Création d'une tâche d'étiquetage (Console).

  2. Lorsque vous sélectionnez Worker types (Types de travail) dans la section Workers (Employés), sélectionnez Amazon Mechanical Turk.

  3. Spécifiez le temps total de travail dont disposent les employés pour effectuer une tâche à l'aide de Task timeout (Délai d'exécution de la tâche).

  4. Spécifiez la durée totale pendant laquelle une tâche reste disponible pour les employés dans Task expiration (Expiration de la tâche). C'est le temps dont disposent les employés pour reprendre une tâche avant qu'elle n'échoue.

  5. Sélectionnez le Price per task (Prix par tâche) à l'aide de la liste déroulante. Il s'agit de la somme d'argent qu'un employé reçoit pour accomplir une seule tâche.

  6. (Facultatif) Le cas échéant, sélectionnez L'ensemble de données ne contient pas de contenu réservé aux adultes. SageMaker L'IA peut empêcher les employés de Mechanical Turk de voir votre tâche si celle-ci contient du contenu réservé aux adultes.

  7. Vous devez lire et confirmer la déclaration suivante en cochant la case pour utiliser la main-d'œuvre Mechanical Turk. Si vos données d'entrée contiennent des informations confidentielles, personnelles ou des renseignements sur l'état, vous devez sélectionner une autre main-d'œuvre.

    Vous comprenez et acceptez que la main-d'œuvre de Mechanical Turk est composée d'entrepreneurs indépendants situés dans le monde entier et que vous ne devez pas partager d'informations confidentielles, d'informations personnelles ni d'informations de santé protégées avec cette main-d'œuvre.

  8. (Facultatif) Cochez la case en regard de Enable automated data labeling (Activer l'étiquetage automatisé des données) si vous souhaitez activer l'étiquetage automatisé des données. Pour en savoir plus sur cette fonction, veuillez consulter Automatisez l'étiquetage des données.

  9. Vous pouvez spécifier la valeur Number of workers per dataset object (Nombre d'employés par objet jeu de données) sous Additional configuration (Configuration supplémentaire). Par exemple, si vous saisissez 3 dans ce champ, chaque objet de données sera labélisée par 3 employés.

Lorsque vous créez votre travail de labélisation en cliquant sur Create (Créer), vos tâches de labélisation sont envoyées aux employés de Mechanical Turk.

Pour utiliser Mechanical Turk lorsque vous créez une tâche d'étiquetage () API :

  1. Pour créer une tâche de labélisation à l'aide de l'API CreateLabelingJob, utilisez l'opération Créer un job d'étiquetage (API).

  2. Utilisez le format suivant pour le WorkteamArn. Remplacez region par la AWS région que vous utilisez pour créer la tâche d'étiquetage.

    arn:aws:sagemaker:region:394669845002:workteam/public-crowd/default

  3. Utiliser TaskTimeLimitInSeconds pour spécifier le temps total de travail dont disposent les employés pour effectuer une tâche.

  4. Utiliser TaskAvailabilityLifetimeInSeconds pour spécifier la durée totale pendant laquelle une tâche reste disponible pour les employés. C'est le temps dont disposent les employés pour reprendre une tâche avant qu'elle n'échoue.

  5. Utiliser NumberOfHumanWorkersPerDataObject pour spécifier le nombre d'employés par objet du jeu de données.

  6. Utiliser PublicWorkforceTaskPrice pour définir le prix par tâche. Il s'agit de la somme d'argent qu'un employé reçoit pour accomplir une seule tâche.

  7. Utiliser DataAttributes pour spécifier que vos données d'entrée sont exemptes d'informations confidentielles, personnelles ou d'informations sur l'état protégées.

    Ground Truth exige que vos données d'entrée soient exemptes d'informations personnellement identifiables (PII) si vous utilisez le personnel de Mechanical Turk. Si vous utilisez Mechanical Turk et que vous ne précisez pas que vos données d'entrée ne contiennent pas d'PIIFreeOfPersonallyIdentifiableInformationindicateur, votre tâche d'étiquetage échouera.

    Utilisez le FreeOfAdultContent drapeau pour déclarer que vos données d'entrée sont exemptes de contenu réservé aux adultes. SageMaker L'IA peut empêcher les employés de Mechanical Turk de voir votre tâche si celle-ci contient du contenu réservé aux adultes.

Vous pouvez voir des exemples de son utilisation API dans les blocs-notes suivants, disponibles sur GitHub : Exemples de blocs-notes Ground Truth Jupyter. Vous pouvez accéder à ces blocs-notes sous l' SageMaker IA Accédez à des exemples de blocs-notes dans une instance de bloc-notes.

Utilisez Mechanical Turk avec Amazon A2I

Vous pouvez spécifier que vous souhaitez utiliser Mechanical Turk avec Amazon A2I lorsque vous créez un flux de travail de révision humain, également appelé définition de flux, dans la console ou lors de l'opération. CreateFlowDefinition API Lorsque vous utilisez ce flux de travail de révision humaine pour configurer des boucles humaines, vous devez spécifier que vos données d'entrée sont exemptes dePII.

Pour utiliser Mechanical Turk lorsque vous créez un flux de travail de révision humaine (console) :

  1. Utilisez ce qui suit pour créer un flux de travail de révision humain dans la section Augmented AI de la console SageMaker AI :Créer un flux de vérification humaine (console).

  2. Lorsque vous sélectionnez Worker types (Types de travail) dans la section Workers (Employés), sélectionnez Amazon Mechanical Turk.

  3. Sélectionnez le Price per task (Prix par tâche) à l'aide de la liste déroulante. Il s'agit de la somme d'argent qu'un employé reçoit pour accomplir une seule tâche.

  4. (Facultatif) Vous pouvez spécifier le Number of workers per dataset object (Nombre d'employés par objet jeu de données) sous Additional configuration (Configuration supplémentaire). Par exemple, si vous saisissez 3 dans ce champ, chaque objet de données sera labélisée par 3 employés.

  5. (Facultatif) Spécifiez le temps total dont disposent les employés pour effectuer une tâche à l'aide de Task timeout (Durée d'exécution de la tâche}.

  6. (Facultatif) Spécifiez la durée totale pendant laquelle une tâche reste disponible pour les employés dans Task expiration (Expiration de la tâche). C'est le temps dont disposent les employés pour reprendre une tâche avant qu'elle n'échoue.

  7. Une fois que vous avez créé votre flux de travail de révision humaine, vous pouvez l'utiliser pour configurer une boucle humaine en fournissant son Amazon Resource Name (ARN) dans le paramètreFlowDefinitionArn. Vous configurez une boucle humaine à l'aide de l'une des API opérations d'un type de tâche intégré, ou de l'APIopération d'exécution Amazon A2I. StartHumanLoop Pour en savoir plus, consultez Créer et démarrer une boucle humaine.

    Lorsque vous configurez votre boucle humaine, vous devez spécifier que vos données d'entrée sont exemptes d'informations personnellement identifiables (PII) à l'aide du classificateur de FreeOfPersonallyIdentifiableInformation contenu dansDataAttributes. Si vous utilisez Mechanical Turk et que vous ne précisez pas que vos données d'entrée sont exemptesPII, vos tâches de révision par un humain échoueront.

    Utilisez le FreeOfAdultContent drapeau pour déclarer que vos données d'entrée sont exemptes de contenu réservé aux adultes. SageMaker L'IA peut empêcher les employés de Mechanical Turk de voir votre tâche si celle-ci contient du contenu réservé aux adultes.

Pour utiliser Mechanical Turk lorsque vous créez un flux de travail de révision humain () API :

  1. Utilisez les éléments suivants pour créer un flux de travail de révision humaine à l'aide de l'opération CreateFlowDefinition : Créer un flux de travail de révision humain (API).

  2. Utilisez le format suivant pour le WorkteamArn. Remplacez region par la AWS région que vous utilisez pour créer la tâche d'étiquetage.

    arn:aws:sagemaker:region:394669845002:workteam/public-crowd/default

  3. Utiliser TaskTimeLimitInSeconds pour spécifier le temps total de travail dont disposent les employés pour effectuer une tâche.

  4. Utiliser TaskAvailabilityLifetimeInSeconds pour spécifier la durée totale pendant laquelle une tâche reste disponible pour les employés. C'est le temps dont disposent les employés pour reprendre une tâche avant qu'elle n'échoue.

  5. Utiliser TaskCount pour spécifier le nombre d'employés par objet du jeu de données. Par exemple, si vous spécifiez 3 pour ce paramètre, chaque objet de données sera labélisée par 3 employés.

  6. Utiliser PublicWorkforceTaskPrice pour définir le prix par tâche. Il s'agit de la somme d'argent qu'un employé reçoit pour accomplir une seule tâche.

  7. Une fois que vous avez créé votre flux de travail de révision humaine, vous pouvez l'utiliser pour configurer une boucle humaine en fournissant son Amazon Resource Name (ARN) dans le paramètreFlowDefinitionArn. Vous configurez une boucle humaine à l'aide de l'une des API opérations d'un type de tâche intégré, ou de l'APIopération d'exécution Amazon A2I. StartHumanLoop Pour en savoir plus, consultez Créer et démarrer une boucle humaine.

    Lorsque vous configurez votre boucle humaine, vous devez spécifier que vos données d'entrée sont exemptes d'informations personnellement identifiables (PII) à l'aide du classificateur de FreeOfPersonallyIdentifiableInformation contenu dansDataAttributes. Si vous utilisez Mechanical Turk et que vous ne précisez pas que vos données d'entrée sont exemptesPII, vos tâches de révision par un humain échoueront.

    Utilisez le FreeOfAdultContent drapeau pour déclarer que vos données d'entrée sont exemptes de contenu réservé aux adultes. SageMaker L'IA peut empêcher les employés de Mechanical Turk de voir votre tâche si celle-ci contient du contenu réservé aux adultes.

Vous pouvez voir des exemples de son utilisation API dans les blocs-notes suivants, disponibles sur GitHub : Exemples de blocs-notes Amazon A2I Jupyter.

Quand Mechanical Turk n'est-il pas pris en charge ?

Cette main-d'œuvre n'est pas prise en charge dans les scénarios suivants. Dans chaque scénario, vous devez utiliser une main-d'œuvreprivé ou fournisseur.

  • Cette main-d'œuvre n'est pas prise en charge pour les tâches de labélisation de trame vidéo Ground Truth et les tâches de labélisation de nuage de points 3D.

  • Vous ne pouvez pas utiliser cette main-d'œuvre si vos données d'entrée contiennent des informations personnellement identifiables (PII).

  • Mechanical Turk n'est pas disponible dans certaines régions AWS spéciales. Le cas échéant, consultez la documentation de votre région spéciale pour plus d'informations.