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Connettore di feedback ML

Il connettore ML Feedback semplifica l'accesso ai dati del modello di machine learning (ML) per il retraining e l'analisi del modello. Il connettore:

Per configurare questo connettore, descrivi le configurazioni di feedback supportate in formato JSON. Una configurazione di feedback definisce proprietà quali il bucket Amazon S3 di destinazione, il tipo di contenuti estrategia di campionamento. (Una strategia di campionamento viene utilizzata per determinare quali esempi caricare.)

Puoi utilizzare il connettore ML Feedback nei seguenti scenari:

ARN: arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1

Requisiti

Questo connettore presenta i seguenti requisiti:

Parametri

Esempio di creazione di un connettore (AWS CLI)

Il seguente comando CLI crea unConnectorDefinitioncon una versione iniziale che contiene il connettore ML Feedback.

aws greengrass create-connector-definition --name MyGreengrassConnectors --initial-version '{
    "Connectors": [
        {
            "Id": "MyMLFeedbackConnector",
            "ConnectorArn": "arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1",
            "Parameters": {
                "FeedbackConfigurationMap": "{  \"RandomSamplingConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-random-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"RANDOM_SAMPLING\",  \"rate\": 0.5  } },  \"LeastConfidenceConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-least-confidence-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"LEAST_CONFIDENCE\",  \"threshold\": 0.4  } } }", 
                "RequestLimit": "10"
            }
        }
    ]
}'

Esempio di FeedbackConfigurationMap

Di seguito è riportato un valore di esempio espanso per il parametro FeedbackConfigurationMap. Questo esempio include diverse configurazioni di feedback che utilizzano varie strategie di campionamento.

{
    "ConfigID1": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-random-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "RANDOM_SAMPLING",
            "rate": 0.5
        }
    },
    "ConfigID2": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-margin-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "MARGIN",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID3": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-least-confidence-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "LEAST_CONFIDENCE",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID4": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-entropy-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "ENTROPY",
            "threshold": 2
        }
    },
    "ConfigID5": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-no-sampling",
        "s3-prefix": "DeviceA",
        "content-type": "application/json"
    }
}

Strategie di campionamento

Il connettore supporta quattro strategie di campionamento che determinano se caricare i campioni che vengono passati al connettore. Gli esempi sono istanze discrete di dati utilizzati da un modello per una previsione. Puoi utilizzare strategie di campionamento per filtrare i campioni che è più probabile migliorino l'accuratezza del modello.

Dati di input

Le funzioni Lambda definite dall'utente utilizzano ilpublishfunzione delfeedbackclient nelAWS IoT GreengrassSDK di Machine Learning per richiamare il connettore. Per un esempio, consultare Esempio di utilizzo.

La funzione publish accetta i seguenti argomenti:

Dati di output

Questo connettore pubblica i dati in tre argomenti MQTT:

È necessario configurare le sottoscrizioni per consentire al connettore di comunicare su argomenti MQTT. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Input e output .

Esempio di utilizzo

L'esempio seguente è una funzione Lambda definita dall'utente che utilizza laAWS IoT GreengrassSDK di Machine Learningper inviare dati al connettore ML Feedback.

import json
import logging
import os
import sys
import greengrass_machine_learning_sdk as ml

client = ml.client('feedback')

try:
    feedback_config_id = os.environ["FEEDBACK_CONFIG_ID"]
    model_input_data_dir = os.environ["MODEL_INPUT_DIR"]
    model_prediction_str = os.environ["MODEL_PREDICTIONS"]
    model_prediction = json.loads(model_prediction_str)
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open environment variables. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)

try:
    with open(os.path.join(model_input_data_dir, os.listdir(model_input_data_dir)[0]), 'rb') as f:
        content = f.read()
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open model input directory. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)    

def invoke_feedback_connector():
    logging.info("Invoking feedback connector.")
    try:
        client.publish(
            ConfigId=feedback_config_id,
            ModelInput=content,
            ModelPrediction=model_prediction
        )
    except Exception as e:
        logging.info("Exception raised when invoking feedback connector:{}".format(e))
        sys.exit(1)    

invoke_feedback_connector()

def function_handler(event, context):
    return

Licenze

Il connettore ML Feedback include il software e le licenze di terze parti indicati di seguito:

Questo connettore viene rilasciato sotto ilAccordo di licenza del software Greengrass Core.

Consultare anche