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Componenti principali di Amazon A2I

Leggi i seguenti termini per acquisire familiarità con i componenti principali di Amazon A2I.

Tipo di attività

Il flusso di lavoro AI/ML in cui integri Amazon A2I definisce un tipo di attività Amazon A2I.

Supporti Amazon A21:

Seleziona una scheda nella tabella seguente per visualizzare i diagrammi che illustrano come Amazon A2I funziona con ogni tipo di attività. Seleziona la pagina del tipo di attività utilizzando i collegamenti nell'elenco precedente per ulteriori informazioni su quel tipo di attività.

Amazon Textract – Key-value pair extraction

Questa immagine mostra il flusso di lavoro integrato di Amazon A2I con Amazon Textract. A sinistra, sono illustrate le risorse necessarie per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Textract: un bucket Amazon S3, condizioni di attivazione, un modello di attività del worker e un team di lavoro. Queste risorse vengono utilizzate per creare un flusso di lavoro di revisione umana o una definizione del flusso. Una freccia indica la fase successiva del flusso di lavoro: usare Amazon Textract per configurare un ciclo umano con il flusso di lavoro di revisione umana. Una seconda freccia indica direttamente da questa fase alla fase in cui vengono soddisfatte le condizioni di attivazione specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. Questo avvia la creazione di un ciclo umano. A destra dell'immagine, il ciclo umano è rappresentato in tre fasi: 1) l'interfaccia utente e gli strumenti dei worker vengono generati e l'attività viene messa a disposizione dei worker, 2) i worker esaminano i dati di input e infine, 3) i risultati vengono salvati in Amazon S3.

Amazon Rekognition – Image moderation

Questa immagine mostra il flusso di lavoro integrato di Amazon A2I con Amazon Rekognition. A sinistra, sono illustrate le risorse necessarie per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Rekognition: un bucket Amazon S3, condizioni di attivazione, un modello di attività del worker e un team di lavoro. Queste risorse vengono utilizzate per creare un flusso di lavoro di revisione umana o una definizione del flusso. Una freccia indica la fase successiva del flusso di lavoro: usare Amazon Rekognition per configurare un ciclo umano con il flusso di lavoro di revisione umana. Una seconda freccia indica direttamente da questa fase alla fase in cui vengono soddisfatte le condizioni di attivazione specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. Questo avvia la creazione di un ciclo umano. A destra dell'immagine, il ciclo umano è rappresentato in tre fasi: 1) l'interfaccia utente e gli strumenti dei worker vengono generati e l'attività viene messa a disposizione dei worker, 2) i worker esaminano i dati di input e infine, 3) i risultati vengono salvati in Amazon S3.

Custom Task Type

L'immagine seguente mostra il flusso di lavoro personalizzato di Amazon A2I. Un modello ML personalizzato viene utilizzato per generare previsioni. L'applicazione client filtra queste previsioni utilizzando criteri definiti dall'utente e determina se è necessaria una revisione umana. In tal caso, queste previsioni vengono inviate ad Amazon A2I per la revisione umana. Amazon A2I raccoglie i risultati della revisione umana in Amazon S3, a cui è possibile accedere tramite l'applicazione client. Se il filtro determina che non è necessaria alcuna revisione umana, le previsioni possono essere inviate direttamente all'applicazione client.

Flusso di lavoro di revisione umana (definizione del flusso)

Si utilizza un flusso di lavoro di revisione umana per specificare il team di lavoro umano, configurare l'interfaccia utente del worker utilizzando un modello di attività del worker e fornire informazioni su come i worker devono completare l'attività di revisione.

Per i tipi di attività predefiniti, è possibile anche utilizzare il flusso di lavoro di revisione umana per individuare le condizioni in cui viene attivato un ciclo umano. Ad esempio, Amazon Rekognition può eseguire la moderazione dei contenuti delle immagini utilizzando machine learning. È possibile utilizzare il flusso di lavoro di revisione umana per specificare che un'immagine venga inviata a una persona per la revisione della moderazione dei contenuti se l'attendibilità di Amazon Rekognition è troppo bassa.

È possibile utilizzare un flusso di lavoro di revisione umana per creare cicli umani multipli.

Puoi creare una definizione di flusso nella console SageMaker AI o con. SageMaker API Per ulteriori informazioni su entrambe queste opzioni, consulta Creare un flusso di lavoro di revisione umana.

Team di lavoro

Un team di lavoro è un gruppo di worker umani a cui invii le attività di revisione umana.

Quando si crea un flusso di lavoro di revisione umana, si specifica un singolo team di lavoro.

Il tuo team di lavoro può provenire dalla forza lavoro di Amazon Mechanical Turk, da una forza lavoro gestita da fornitori o dalla propria forza lavoro privata. Quando si utilizza la forza lavoro privata, è possibile creare team di lavoro multipli. Ogni team di lavoro può essere utilizzato in flussi di lavoro di revisione umana multipli. Per informazioni su come creare una forza lavoro e team di lavoro, consulta Forza lavoro.

Modello di attività del worker e interfaccia utente dell’attività umana

Utilizzi un modello attività del worker per creare un'interfaccia utente (un'interfaccia utente delle attività umane) per le attività di revisione umana.

L'interfaccia utente delle attività umane visualizza i dati di input, ad esempio documenti o immagini, e le istruzioni ai worker. Fornisce inoltre strumenti interattivi utilizzati dal worker per completare le attività.

Per i tipi di attività predefiniti, devi utilizzare il modello di attività del worker di Amazon A2I fornito per quel tipo di attività.

Cicli umani

Un ciclo umano viene utilizzato per creare un singolo processo di revisione umana. Per ogni processo di revisione umana, è possibile scegliere il numero di worker a cui inviare un'attività per la revisione di un singolo oggetto dati. Ad esempio, se imposti il Number of workers per object (Numero di worker per oggetto) su 3 per un processo di etichettatura di classificazione delle immagini, tre worker classificano ciascuna immagine di input. L'aumento del numero di worker per oggetto può migliorare la precisione delle etichette.

Un ciclo umano viene creato utilizzando un flusso di lavoro di revisione umana come segue:

Quando vengono creati cicli umani?

Quando utilizzi uno dei tipi di attività integrati, il AWS servizio corrispondente crea e avvia un ciclo umano per tuo conto quando vengono soddisfatte le condizioni specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. Ad esempio:

Quando utilizzi un tipo di attività personalizzato, avvii un ciclo umano utilizzando Amazon Augmented AI API Runtime. Quando si chiama StartHumanLoop nell'applicazione personalizzata, un'attività viene inviata ai revisori umani.

Per informazioni su come creare e avviare un ciclo umano, consulta Creazione e avvio di un ciclo umano.

Per generare queste risorse e creare un flusso di lavoro di revisione umana, Amazon A2I ne integra diverseAPIs, tra cui Amazon Augmented AI Runtime SageMaker APIs Model APIs e associato al tipo di attività. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di APIs in IA aumentata Amazon.