ヒューマンループを削除する - Amazon SageMaker
ヒューマンループのデータ保持と削除コンソールまたは Amazon A2I API を使用してフロー定義を停止または削除する

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ヒューマンループを削除する

ヒューマンループを削除すると、ステータスが Deleting に変わります。ヒューマンループが削除されると、関連付けられている人間によるレビュータスクをワーカーが使用できなくなります。ヒューマンループは、次のいずれかの状況で削除できます。

  • ワーカーユーザーインターフェイスの生成に使用されるワーカータスクテンプレートが正しくレンダリングされないか、想定どおりに機能していない。

  • 1 つのデータオブジェクトが誤ってワーカーに複数回送信された。

  • 人間によってレビューされたデータオブジェクトが不要になった。

ヒューマンループのステータスが InProgress の場合、削除する前にヒューマンループを停止する必要があります。ヒューマンループを停止すると、停止中にステータスは Stopping に変わります。ステータスが Stopped に変わると、ヒューマンループを削除できます。

人間のワーカーがすでにタスクに取り組んでいる場合に関連するヒューマンループを停止しても、そのタスクは完了するか期限が切れるまで引き続き使用できます。ワーカーがタスクで作業している限り、ヒューマンループのステータスは Stopping になります。これらのタスクが完了すると、結果は人間によるレビューワークフローで指定された Amazon S3 バケット URI に保存されます。ワーカーが作業を送信せずにタスクを離れると、そのタスクは停止され、ワーカーがタスクに戻ることはできません。タスクの作業を開始しているワーカーがいない場合は、すぐに停止されます。

ヒューマンループの作成に使用した AWS アカウントを削除すると、自動的に停止されて削除されます。

ヒューマンループのデータ保持と削除

人間のワーカーがレビュータスクを完了すると、その結果は、ヒューマンループの作成に使用される人間によるレビューワークフローで指定した Amazon S3 出力バケットに保存されます。ヒューマンループを削除または停止しても、S3 バケットからワーカーの回答は削除されません。

また、Amazon A2I は次の理由によりヒューマンループの入出力データを内部で一時的に保存します。

  • 1 つのデータオブジェクトがレビュー用に複数のワーカーに送信されるようにヒューマンループを設定した場合、Amazon A2I はすべてのワーカーがレビュータスクを完了するまで S3 バケットに出力データを書き込みません。S3 バケットに完全な結果を書き込むため、Amazon A2I は部分的な回答 (個々のワーカーからの回答) を内部で保存します。

  • 品質が低い人間によるレビュー結果をレポートすると、Amazon A2I でその問題を調査して対応できます。

  • ヒューマンループの作成に使用した人間によるレビューワークフローで指定した出力 S3 バケットへのアクセスを失うか削除すると、タスクがすでに 1 人以上のワーカーに送信されている場合、Amazon A2I には人間によるレビュー結果を一時的に保存する場所が必要になります。

ヒューマンループのステータスが Deleted、Stopped、Completed のいずれかに変わってから 30 日後に、Amazon A2I はこのデータを内部で削除します。つまり、ヒューマンループが完了、停止、削除されてから 30 日後にデータが削除されます。さらに、関連するヒューマンループの作成に使用された AWS アカウントを閉鎖すると、このデータは 30 日後に削除されます。

コンソールまたは Amazon A2I API を使用してフロー定義を停止または削除する

Augmented AI コンソールまたは SageMaker API を使用してヒューマンループを停止および削除できます。ヒューマンループが削除されると、ステータスが Deleted に変わります。

ヒューマンループを削除する (コンソール)

  1. Augmented AI コンソール (https://console.aws.amazon.com/a2i/) に移動します。

  2. ナビゲーションペインの [Augmented AI] セクションで、[Human review workflows] (人間によるレビューワークフロー) を選択します。

  3. 削除するヒューマンループの作成に使用した人間によるレビューワークフローのハイパーリンク名を選択します。

  4. ページ下部にある [Human loops] (ヒューマンループ) セクションで、停止および削除するヒューマンループを選択します。

  5. ヒューマンループのステータスが Completed、Stopped、Failed の場合、[Delete] (削除) を選択します。

    ヒューマンループの [Status] (ステータス) が InProgress の場合、[Stop] (停止) を選択します。ステータスが Stopped (停止) に変わったら、[Delete] (削除) をクリックします。

ヒューマンループ (API) を削除する

  1. Augmented AI ランタイム API オペレーション DescribeHumanLoop を使用してヒューマンループのステータスを確認します。次の表で、このオペレーションの使用例を参照してください。

    AWS SDK for Python (Boto3)

    次の例では、SDK for Python (Boto3) を使用して、 という名前のヒューマンループを記述しますexample-human-loop。詳細については、AWS SDK for Python (Boto) API リファレンスの「describe_human_loop」を参照してください。

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.describe_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
human_loop_status = response['HumanLoopStatus']
print(f'example-human-loop status is: {human_loop_status}')
    AWS CLI

    次の例では、 AWS CLI を使用して、 という名前のヒューマンループを記述しますexample-human-loop。詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの describe-human-loop を参照してください。

    $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

  2. フロー定義のステータスが Completed、Stopped、Failed の場合、Augmented AI ランタイム API オペレーション DeleteHumanLoop を使用してフロー定義を削除します。

    AWS SDK for Python (Boto3)

    次の例では、SDK for Python (Boto3) を使用して、 という名前のヒューマンループを削除しますexample-human-loop。詳細については、AWS SDK for Python (Boto) API リファレンスの「delete_human_loop」を参照してください。

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.delete_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
    AWS CLI

    次の例では、 AWS CLI を使用して という名前のヒューマンループを削除しますexample-human-loop。詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの delete-human-loop を参照してください。

    $ aws sagemaker-a2i-runtime delete-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

    ヒューマンループのステータスが InProgress の場合、StopHumanLoop を使用してヒューマンループを停止してから、DeleteHumanLoop を使用して削除します。

    AWS SDK for Python (Boto3)

    次の例では、SDK for Python (Boto3) を使用して、 という名前のヒューマンループを記述しますexample-human-loop。詳細については、AWS SDK for Python (Boto) API リファレンスの「stop_human_loop」を参照してください。

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.stop_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
    AWS CLI

    次の例では、 AWS CLI を使用して、 という名前のヒューマンループを記述しますexample-human-loop。詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの stop-human-loop を参照してください。

    $ aws sagemaker-a2i-runtime stop-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'