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Utilizzo di IA aumentata Amazon con tipi di attività personalizzati
Puoi usare IA aumentata Amazon (Amazon A2I) per incorporare una revisione umana (ciclo umano) in qualsiasi flusso di lavoro di machine learning utilizzando il tipo di attività personalizzato. Questa opzione ti offre la massima flessibilità per personalizzare le condizioni in cui i tuoi oggetti di dati vengono inviati agli esseri umani per la revisione, nonché l'aspetto dell'interfaccia utente di lavoro.
Quando si utilizza un tipo di attività personalizzato, si crea un flusso di lavoro personalizzato di revisione umana e si specificano le condizioni in base alle quali un oggetto di dati viene inviato per la revisione umana direttamente nell'applicazione.
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.
Utilizza le procedure in questa pagina per scoprire come integrare Amazon A2I in qualsiasi flusso di lavoro di machine learning utilizzando il tipo di attività personalizzato.
Crea un ciclo umano utilizzando una definizione del flusso, integralo nell'applicazione e monitora i risultati
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Completa i Prerequisiti per l'utilizzo di IA aumentata Amazon A2I. Tieni presente quanto segue:
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Il percorso verso il bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) o i bucket in cui si memorizzano i dati di input e output.
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L'Amazon Resource Name (ARN) di un ruolo AWS Identity and Access Management (IAM) con autorizzazioni richieste allegate.
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(Facoltativo) Se intendi utilizzare una forza lavoro privata, l'ARN della tua forza lavoro.
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Utilizzando elementi HTML, crea un modello del worker personalizzato utilizzato da Amazon A2I per generare l'interfaccia utente dell'attività del worker. Per informazioni su come creare un modello personalizzato, consulta Creazione di modelli di attività del worker personalizzati.
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Utilizza il modello di lavoratore personalizzato del passaggio 2 per generare un modello di task di lavoro nella console Amazon SageMaker AI. Per scoprire come, consulta Creazione di un modello di attività del worker.
Nella fase successiva verrà creata una definizione del flusso:
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Se desideri creare una definizione di flusso utilizzando l' SageMaker API, prendi nota dell'ARN di questo modello di task di lavoro per il passaggio successivo.
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Se stai creando una definizione del flusso utilizzando la console, il modello verrà visualizzato automaticamente nella sezione Modello di attività del worker quando selezioni Crea flusso di lavoro di revisione umana.
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Durante la creazione della definizione del flusso, fornisci il percorso ai bucket S3, all'ARN del ruolo IAM e al modello del worker.
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Per informazioni su come creare una definizione di flusso utilizzando l'
CreateFlowDefinitionAPI SageMaker AI, consultaCreare un flusso di lavoro di revisione umana (API). -
Per informazioni su come creare una definizione di flusso utilizzando la console SageMaker AI, consultaCreazione di un flusso di lavoro di revisione umana (Console).
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Configurazione del ciclo umano utilizzando l'API di runtime Amazon A2I. Per scoprire come, consulta Creazione e avvio di un ciclo umano.
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Per controllare quando vengono avviate le revisioni umane nell'applicazione, specifica le condizioni in cui
StartHumanLoopviene chiamato nell'applicazione. Le condizioni di attivazione del ciclo umano, come le soglie di attendibilità che avviano il ciclo umano, non sono disponibili quando si utilizza Amazon A2I con tipi di attività personalizzati. Ogni invocazioneStartHumanLoopsi traduce in una revisione umana.
Una volta avviato un loop umano, puoi gestirlo e monitorarlo utilizzando l'API Amazon Augmented AI Runtime e Amazon EventBridge (noto anche come Amazon CloudWatch Events). Per ulteriori informazioni, consulta Monitoraggio e gestione del ciclo umano.
End-to-end Tutorial sull'uso dei tipi di task personalizzati di Amazon A2I
Per end-to-end esempi che dimostrano come integrare Amazon A2I in una varietà di flussi di lavoro ML, consulta la tabella in. Casi d'uso ed esempi con Amazon A2I Per iniziare a utilizzare uno di questi notebook, consulta Usa un'istanza SageMaker Notebook con Amazon A2I Jupyter Notebook.
