Creare un flusso di lavoro di revisione umana - Amazon SageMaker AI
Creazione di un flusso di lavoro di revisione umana (Console)Creare un flusso di lavoro di revisione umana (API)

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Creare un flusso di lavoro di revisione umana

Utilizza un flusso di lavoro di revisione umana di IA aumentata Amazon (Amazon A2I) o una definizione del flusso per specificare quanto segue:

  • Per i tipi di attività Amazon Textract e Amazon Rekognition integrati, le condizioni in cui viene chiamato il ciclo umano

  • La forza lavoro a cui vengono inviate le attività

  • La serie di istruzioni che verrà ricevuta dalla forza lavoro, denominata modello di attività del worker.

  • La configurazione delle attività del worker, incluso il numero di worker che ricevono un'attività e i limiti di tempo per completare le attività

  • Il percorso di archiviazione dei dati di output

Puoi creare un flusso di lavoro di revisione umana nella console di SageMaker intelligenza artificiale o utilizzando l'CreateFlowDefinitionoperazione di SageMaker intelligenza artificiale. Puoi creare un modello di attività del worker utilizzando la console per i tipi di attività Amazon Textract e Amazon Rekognition durante la creazione della definizione del flusso.

Importante

Le condizioni di attivazione del ciclo umano, che avviano il ciclo umano, ad esempio le soglie di attendibilità, non sono disponibili per i tipi di attività personalizzati di Amazon A2I. Quando utilizzi la console per creare una definizione del flusso per un tipo di attività personalizzato, non puoi specificare le condizioni di attivazione. Quando utilizzi l'API Amazon A2I per creare una definizione del flusso per un tipo di attività personalizzato, non puoi impostare l'attributo HumanLoopActivationConditions del parametro HumanLoopActivationConditionsConfig. Per controllare quando vengono avviate le revisioni umane, specifica le condizioni in cui StartHumanLoop viene chiamato nell'applicazione personalizzata. In questo caso, ogni invocazione StartHumanLoop si traduce in una revisione umana. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di IA aumentata Amazon con tipi di attività personalizzati.

Prerequisiti

Per creare una definizione del flusso di lavoro di revisione umana, è necessario aver completato i prerequisiti descritti in Prerequisiti per l'utilizzo di IA aumentata.

Se utilizzi l'API per creare una definizione del flusso per qualsiasi tipo di attività o se utilizzi un tipo di attività personalizzato durante la creazione di una definizione del flusso nella console, devi innanzitutto creare un modello di attività del worker. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione e gestione di modelli di attività del worker.

Se desideri visualizzare in anteprima il modello di attività del worker durante la creazione di una definizione del flusso per un tipo di attività integrato nella console, assicurati di concedere il ruolo utilizzato per creare l'autorizzazione di definizione del flusso per accedere al bucket Amazon S3 contenente gli artefatti del modello utilizzando una policy come quella descritta in Abilitazione delle anteprime dei modelli di attività del worker .

Argomenti

Creazione di un flusso di lavoro di revisione umana (Console)

Utilizza questa procedura per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Augmented AI (Amazon A2I) utilizzando SageMaker la console AI. Se non hai familiarità con Amazon A2I, ti consigliamo di creare un team di lavoro privato con le persone dell'organizzazione e di utilizzare l'ARN del team di lavoro per la creazione della definizione del flusso. Per informazioni su come impostare una forza lavoro privata e creare un team di lavoro, consulta Crea una forza lavoro privata (Amazon SageMaker AI Console). Se hai già impostato una forza lavoro privata, consulta Crea un team di lavoro utilizzando la console SageMaker AI per sapere come aggiungere un team di lavoro alla forza lavoro.

Se utilizzi Amazon A2I con uno dei tipi di attività integrati, puoi creare istruzioni per il worker utilizzando un modello di attività del worker predefinito fornito da IA aumentata per la creazione di un flusso di lavoro di revisione umana nella console. Per gli esempi dei modelli predefiniti forniti da IA aumentata, consulta i tipi di attività integrati in Casi d'uso ed esempi con Amazon A2I.

Per creare la definizione del flusso (console)

  1. Apri la console SageMaker AI all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/

  2. Nel riquadro di navigazione, nella sezione IA aumentata scegli Flussi di lavoro di revisione umana e quindi scegli Crea flusso di lavoro di revisione umana.

  3. In Panoramica, esegui le operazioni seguenti:

    1. Per Nome, immetti un nome univoco per il flusso di lavoro. Il nome deve essere minuscolo, univoco all'interno della AWS regione del tuo account e può contenere fino a 63 caratteri. I caratteri validi sono: a-z, 0-9 e - (trattino).

    2. Per Posizione S3 per l'output, immetti il bucket S3 in cui devono essere memorizzati i risultati della revisione umana. Il bucket deve trovarsi nella stessa AWS regione del flusso di lavoro.

    3. Per Ruolo IAM, scegli il ruolo che dispone delle autorizzazioni necessarie. Se scegli un tipo di attività integrato e desideri visualizzare l'anteprima del modello del worker nella console, collega un ruolo con il tipo di policy descritto in Abilitazione delle anteprime dei modelli di attività del worker .

  4. Per Tipo attività, scegli il tipo di attività che desideri far eseguire al worker umano.

  5. Se scegli il tipo di attività Amazon Rekognition o Amazon Textract, specifica le condizioni che richiamano la revisione umana.

    • Per le attività di moderazione delle immagini Amazon Rekognition, scegli un intervallo di soglia del punteggio di attendibilità dell’inferenza che avvia la revisione umana.

    • Per le attività di Amazon Textract, puoi avviare una revisione umana quando chiavi di modulo specifiche risultano mancanti o quando il tasso di attendibilità del rilevamento della chiave del modulo è basso. Puoi anche avviare una revisione umana se, dopo la valutazione di tutte le chiavi di modulo nel testo, la percentuale di attendibilità è al di sotto della soglia richiesta per qualsiasi chiave di modulo. Due variabili specificano le soglie di attendibilità: l’attendibilità di identificazione e l’attendibilità di qualificazione. Per ulteriori informazioni su queste variabili, consulta Utilizzo di IA aumentata Amazon con Amazon Textract.

    • Per entrambi i tipi di attività, puoi inviare casualmente una percentuale di oggetti dati (immagini o moduli) e le relative etichette agli esseri umani per la revisione.

  6. Configurare e specificare il modello di attività del worker:

    1. Se utilizzi il tipo di attività Amazon Rekognition o Amazon Textract:

      1. Nella sezione Crea modello:

        • Per creare istruzioni per i worker utilizzando il modello predefinito Amazon A2I per i tipi di attività Amazon Rekognition e Amazon Textract, scegli Crea da un modello predefinito.

          • Se scegli Crea da un modello predefinito, crea le istruzioni in Progettazione attività worker.

            • Fornisci un nome per il modello che sia unico nella AWS regione in cui ti trovi.

            • Nella sezione Istruzioni inserisci istruzioni dettagliate su come completare l'attività. Per aiutare i worker a raggiungere una precisione elevata, fornisci esempi positivi e negativi.

            • (Facoltativo) In Istruzioni aggiuntive fornisci ai worker informazioni e istruzioni aggiuntive.

              Per informazioni sulla creazione di istruzioni efficaci, consulta Creazione di istruzioni efficaci per il lavoratore.

        • Per selezionare un modello personalizzato che hai creato, selezionalo dal menu Modello e inserisci una Descrizione dell'attività per descrivere brevemente l'attività per i worker. Per informazioni su come creare un modello personalizzato, consulta Creazione di un modello di attività del worker.

    2. Se utilizzi il tipo di attività personalizzato:

      1. Nella sezione Modello di attività del worker, scegli il modello dall'elenco. Tutti i modelli che hai creato nella console SageMaker AI vengono visualizzati in questo elenco. Per informazioni su come creare un modello per i tipi di attività personalizzati, consulta Creazione e gestione di modelli di attività del worker.

  7. (Facoltativo) Anteprima del modello del worker:

    Per i tipi di attività Amazon Rekognition e Amazon Textract, puoi scegliere Visualizza attività worker campione per visualizzare l'anteprima dell'interfaccia utente dell'attività del worker.

    Se crei una definizione del flusso per un tipo di attività personalizzato, puoi visualizzare in anteprima l'interfaccia utente dell'attività del worker utilizzando l'operazione RenderUiTemplate. Per ulteriori informazioni, consulta Anteprima di un modello di attività del worker.

  8. Per Worker, scegli un tipo di forza lavoro.

  9. Scegli Create (Crea) .

Fasi successive

Una volta creato, il flusso di lavoro di revisione umana viene visualizzato nella console in Flussi di lavoro di revisione umana. Per visualizzare il nome della risorsa Amazon (ARN) e i dettagli di configurazione della tua definizione del flusso, seleziona il nome del flusso di lavoro.

Se utilizzi un tipo di attività integrato, puoi utilizzare l'ARN di definizione del flusso per avviare un ciclo umano utilizzando l'API di quel AWS servizio (ad esempio, l'API Amazon Textract). Per i tipi di attività personalizzati, puoi utilizzare l'ARN per avviare un ciclo umano utilizzando l'API di runtime IA aumentata Amazon. Per ulteriori informazioni su entrambe le opzioni, consulta Creazione e avvio di un ciclo umano.

Creare un flusso di lavoro di revisione umana (API)

Per creare una definizione di flusso utilizzando l'API, usi l'operazione. SageMaker CreateFlowDefinition Dopo aver completato i Prerequisiti per l'utilizzo di IA aumentata, utilizza la seguente procedura per imparare a utilizzare questa operazione API.

Per una panoramica dell'operazione CreateFlowDefinition e i dettagli su ciascun parametro, consulta CreateFlowDefinition.

Per creare una definizione del flusso (API)

  1. Per FlowDefinitionName, immetti un nome univoco. Il nome deve essere univoco all'interno AWS della regione del tuo account e può contenere fino a 63 caratteri. I caratteri validi sono: a-z, 0-9 e - (trattino).

  2. Per RoleArn, immettere l'ARN del ruolo configurato per concedere l'accesso alle origini dati.

  3. Per HumanLoopConfig, immettere le informazioni sui worker e ciò che dovrebbero vedere. Per informazioni su ciascun parametro inHumanLoopConfig, vedere HumanLoopConfig.

  4. (Facoltativo) Se utilizzi un tipo di attività integrato, indica le condizioni che avviano un ciclo umano in HumanLoopActivationConfig. Per informazioni su come creare l'input richiesto per il parametro HumanLoopActivationConfig, consulta Schema JSON per condizioni attivazione del ciclo umano in IA aumentata Amazon. Se non specifichi le condizioni qui, quando fornisci una definizione di flusso al AWS servizio associato a un tipo di attività integrato (ad esempio, Amazon Textract o Amazon Rekognition), quel servizio invia ogni attività a un operatore umano per la revisione.

    Se utilizzi un tipo di attività personalizzato, HumanLoopActivationConfig è disabilitato. Per informazioni su come controllare quando le attività vengono inviate ai worker umani utilizzando un tipo di attività personalizzato, consulta Utilizzo di IA aumentata Amazon con tipi di attività personalizzati.

  5. (Facoltativo) Se utilizzi un tipo di attività integrato, specifica la fonte di integrazione (ad esempio, Amazon Rekognition o Amazon Textract) nel parametro. HumanLoopRequestSource

  6. Per OutputConfig, indica la posizione in Amazon Simple Storage Service (Amazon s3) in cui memorizzare l'output del ciclo umano.

  7. (Facoltativo) Utilizza Tags per immettere coppie chiave valore per semplificare la categorizzazione e l'organizzazione di una definizione del flusso. Ogni tag consiste di una chiave e di un valore, entrambi personalizzabili.

Amazon Textract – Key-value pair extraction

Di seguito è riportato un esempio di richiesta per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Textract (definizione del flusso) utilizzando l' AWS SDK for Python (Boto3). Devi utilizzare 'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1' per creare un ciclo umano di Amazon Textract. Includi PublicWorkforceTaskPrice solo se utilizzi la forza lavoro di Mechanical Turk.

sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': 'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1'
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::aws_account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)
Amazon Rekognition – Image moderation

Di seguito è riportato un esempio di richiesta per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Rekognition (definizione del flusso) utilizzando il AWS SDK for Python (Boto3). Devi utilizzare 'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3' per creare una definizione del flusso di Amazon Rekognition. Includi PublicWorkforceTaskPrice solo se utilizzi la forza lavoro di Mechanical Turk.

sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': 'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3'
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::aws_account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)
Custom Workflow

Di seguito è riportato un esempio di richiesta per creare un flusso di lavoro di revisione umana (definizione del flusso) per un’integrazione personalizzata. Per creare questo tipo di flusso di lavoro di revisione umana, ometti HumanLoopRequestSource dalla richiesta di definizione del flusso. Devi includere PublicWorkforceTaskPrice solo se utilizzi la forza lavoro di Mechanical Turk.

sagemaker_client = boto3.client('sagemaker', aws_region)

response = sagemaker_client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='ExampleFlowDefinition',
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': '{...}'
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_account_number:workteam/private-crowd/workteam_name',
        'HumanTaskUiArn': 'arn:aws:sagemaker:aws_region:aws_acount_number:human-task-ui/template_name',
        'TaskTitle': 'Example task title',
        'TaskDescription': 'Example task description.',
        'TaskCount': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskKeywords': [
            'Keyword1','Keyword2'
        ],
        'PublicWorkforceTaskPrice': {
            'AmountInUsd': {
                'Dollars': 123,
                'Cents': 123,
                'TenthFractionsOfACent': 123
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/',
        'KmsKeyId': '1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::account_number:role/role_name',
    Tags=[
        {
            'Key': 'KeyName',
            'Value': 'ValueName'
        },
    ]
)

Fasi successive

Il valore restituito di una chiamata riuscita dell'operazione API CreateFlowDefinition è un nome della risorsa Amazon (ARN) della definizione del flusso.

Se utilizzi un tipo di attività integrato, puoi utilizzare l'ARN di definizione del flusso per avviare un ciclo umano utilizzando l'API di quel AWS servizio (ad esempio l'API Amazon Textract). Per i tipi di attività personalizzati, puoi utilizzare l'ARN per avviare un ciclo umano utilizzando l'API di runtime IA aumentata Amazon. Per ulteriori informazioni su entrambe queste opzioni, consulta Creazione e avvio di un ciclo umano.