Crea un lavoro di etichettatura in streaming con SageMaker API - Amazon SageMaker AI

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Crea un lavoro di etichettatura in streaming con SageMaker API

Di seguito è riportato un esempio di richiesta AWS Python SDK (Boto3) che è possibile utilizzare per avviare un processo di etichettatura in streaming per un tipo di attività integrato nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Per ulteriori dettagli su ciascun parametro riportato di seguito, consulta CreateLabelingJob. Per informazioni su come creare un lavoro di etichettatura utilizzando questo API e uno specifico linguaggio associatoSDKs, consulta Create a Labeling Job () API.

In questo esempio, presta attenzione ai seguenti parametri:

  • SnsDataSource— Questo parametro appare InputConfig OutputConfig e viene utilizzato rispettivamente per identificare gli SNS argomenti di input e output di Amazon. Per creare un processo di etichettatura in streaming, devi fornire un argomento di SNS input su Amazon. Facoltativamente, puoi anche fornire un argomento di SNS output Amazon.

  • S3DataSource: questo parametro è facoltativo. Utilizza questo parametro se desideri includere un file manifest di input di oggetti di dati che desideri etichettare non appena inizia il processo di etichettatura.

  • StoppingConditions: questo parametro viene ignorato quando si crea un processo di etichettatura in streaming. Per ulteriori informazioni sull'interruzione di un processo di etichettatura in streaming, consulta Interruzione di un processo di etichettatura in streaming.

  • I processi di etichettatura in streaming non supportano l'etichettatura dei dati automatizzata. Non includere il parametro LabelingJobAlgorithmsConfig.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName= 'example-labeling-job',
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            },
            'SnsDataSource': {
                'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-input-topic'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string',
        'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-output-topic'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*',
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-tasktype',
        'TaskKeywords': [
            'Example key word',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label image classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-tasktype'
            }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)