Avviso di fine del supporto: il 31 ottobre 2025 AWS interromperà il supporto per Amazon Lookout for Vision. Dopo il 31 ottobre 2025, non potrai più accedere alla console Lookout for Vision o alle risorse Lookout for Vision. Per ulteriori informazioni, consulta questo post del blog.
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Addestrare il modello
Dopo aver creato i set di dati e aver etichettato le immagini, puoi addestrare il tuo modello. Come parte del processo di formazione, viene utilizzato un set di dati di test. Se si dispone di un singolo progetto di set di dati, le immagini nel set di dati vengono automaticamente suddivise in un set di dati di test e un set di dati di addestramento come parte del processo di formazione. Se il progetto ha un set di dati di addestramento e uno di test, questi vengono utilizzati per addestrare e testare separatamente il set di dati.
Una volta completato l'addestramento, è possibile valutare le prestazioni del modello e apportare i miglioramenti necessari. Per ulteriori informazioni, consulta Come migliorare il modello Amazon Lookout for Vision.
Per addestrare il tuo modello, Amazon Lookout for Vision crea una copia delle immagini di formazione e test di origine. Per impostazione predefinita, le immagini copiate sono crittografate con una chiave di proprietà e gestione di AWS. Puoi anche scegliere di utilizzare la tua chiave AWS Key Management Service (KMS) personale. Per ulteriori informazioni, consulta Concetti di AWS Key Management Service. Le tue immagini di origine non vengono modificate.
Puoi assegnare metadati al tuo modello sotto forma di tag. Per ulteriori informazioni, consulta Modelli di etichettatura.
Ogni volta che si addestra un modello, viene creata una nuova versione del modello. Se non hai più bisogno di una versione di un modello, puoi eliminarla. Per ulteriori informazioni, consulta Eliminazione di un modello.
Ti viene addebitato il tempo necessario per addestrare correttamente il tuo modello. Per ulteriori informazioni, consulta Orari di formazione
Per visualizzare i modelli esistenti in un progetto,Visualizzazione dei modelli.
Nota
Se hai appena completato Creare il tuo set di dati oAggiungere immagini al set di dati. Al momento la console dovrebbe mostrare la dashboard del modello e non è necessario eseguire i passaggi da 1 a 4.
Addestramento di un modello (console)
La procedura seguente mostra come addestrare il modello utilizzando la console.
Per addestrare il tuo modello (console)
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Apri la console https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
Amazon Lookout for Vision all'indirizzo. -
Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli Progetti.
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Nella pagina Progetti, scegli il progetto che contiene il modello che desideri addestrare.
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Nella pagina dei dettagli del progetto, scegli Train model. Il pulsante Train model è disponibile se disponi di un numero sufficiente di immagini etichettate per addestrare il modello. Se il pulsante non è disponibile, aggiungi altre immagini finché non avrai un numero sufficiente di immagini etichettate.
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(Facoltativo) Se desideri utilizzare la tua chiave di crittografia AWS KMS, procedi come segue:
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In Crittografia dei dati di immagine scegli Personalizza le impostazioni (avanzate) di crittografia.
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In encryption.aws_kms_key inserisci l'Amazon Resource Name (ARN) della tua chiave o scegli una chiave AWS KMS esistente. Per creare una nuova chiave, scegli Crea una chiave AWS IMS.
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(Facoltativo) Se desideri aggiungere tag al modello, procedi come segue:
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Nella sezione Tag, seleziona Aggiungi nuovo tag.
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Immetti i seguenti dati:
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Il nome della chiave in Chiave.
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Il valore della chiave in Valore.
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Per aggiungere altri tag, ripeti i passaggi 6a e 6b.
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(Facoltativo) Se desideri rimuovere un tag, scegli Rimuovi accanto al tag da rimuovere. Se stai rimuovendo un tag salvato in precedenza, questo viene rimosso quando salvi le modifiche.
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Scegli Addestra modello.
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Nella finestra di dialogo Vuoi addestrare il tuo modello?, scegli Addestra modello.
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Nella vista Modelli, puoi vedere che l'allenamento è iniziato e puoi controllare lo stato attuale visualizzando la
Status
colonna relativa alla versione del modello. L'addestramento di un modello richiede tempo. -
Al termine dell'allenamento, è possibile valutarne le prestazioni. Per ulteriori informazioni, consulta Come migliorare il modello Amazon Lookout for Vision.
Addestramento di un modello (SDK)
Si utilizza l'CreateModeloperazione per avviare l'addestramento, il test e la valutazione di un modello. Amazon Lookout for Vision addestra il modello utilizzando il set di dati di addestramento e test associato al progetto. Per ulteriori informazioni, consulta Creare un progetto (SDK).
Ogni volta che chiamiCreateModel
, viene creata una nuova versione del modello. Il modulo di risposta CreateModel
include la versione del modello.
Ti viene addebitato un costo per ogni formazione modello di successo. Utilizzate il parametro ClientToken
di input per evitare addebiti dovuti a ripetizioni inutili o accidentali del training sul modello da parte degli utenti. ClientToken
è un parametro di input idempotente che garantisce CreateModel
che l'allenamento venga completato una sola volta per uno specifico set di parametri. Una chiamata ripetuta a CreateModel
con lo stesso ClientToken
valore assicura che l'allenamento non venga ripetuto. Se non fornisci un valore perClientToken
, l'SDK AWS che stai utilizzando inserisce un valore per te. In questo modo si evita che tentativi ripetuti dopo un errore di rete avviino più processi di formazione, ma dovrai fornire un valore personalizzato per i tuoi casi d'uso. Per ulteriori informazioni, consulta CreateModel.
Il completamento dell’addestramento richiede tempo. Per verificare lo stato attuale, chiamate DescribeModel
e passate il nome del progetto (specificato nella chiamata aCreateProject
) e la versione del modello. Il status
campo indica lo stato attuale dell'addestramento del modello. Per il codice di esempio, consulta Visualizzazione dei modelli (SDK).
Se la formazione ha successo, puoi valutare il modello. Per ulteriori informazioni, consulta Come migliorare il modello Amazon Lookout for Vision.
Per visualizzare i modelli che hai creato in un progetto, chiamaListModels
. Per il codice di esempio, consulta Visualizzazione dei modelli.
Per addestrare modello (SDK)
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Se non l'hai ancora fatto, installa e configura il AWS CLI AWS SDKs. Per ulteriori informazioni, consulta Fase 4: Configurare e AWS CLIAWS SDKs.
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Usa il seguente codice di esempio per addestrare un modello.
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Al termine dell'allenamento, è possibile valutarne le prestazioni. Per ulteriori informazioni, consulta Come migliorare il modello Amazon Lookout for Vision.