カスタム言語モデルの作成

この例では、create-language-modelコマンドを使用しています。詳細については、CreateLanguageModelおよびLanguageModelを参照してください。

aws transcribe create-language-model \ 
--base-model-name NarrowBand \ 
--model-name my-first-language-model \ 
--input-data-config S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-training-data/,TuningDataS3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-tuning-data/,DataAccessRoleArn=arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole \
--language-code en-US

ここでは、create-language-modelコマンドと、カスタム言語モデルを作成するリクエストボディを使用した別の例を示します。

aws transcribe create-language-model \
--cli-input-json file://filepath/my-first-language-model.json

ファイル my-first-language-model.json には、次のリクエストボディが含まれます。

{
  "BaseModelName": "NarrowBand",
  "ModelName": "my-first-language-model",
  "InputDataConfig": {
         "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-training-data/",
         "TuningDataS3Uri"="s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-tuning-data/",
         "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
    },
  "LanguageCode": "en-US"  
}

この例では、AWS SDK for Python (Boto3) を使用して create_language_model メソッドで CLM を作成します。詳細については、CreateLanguageModelおよびLanguageModelを参照してください。

機能固有の例、シナリオ、クロスサービスの例など、AWS SDK を使用するその他の例については、この章を参照してください。を使用した Amazon Transcribe のコード例 AWS SDKs

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
model_name = 'my-first-language-model',
transcribe.create_language_model(
    LanguageCode = 'en-US', 
    BaseModelName = 'NarrowBand',
    ModelName = model_name,
    InputDataConfig = {
        'S3Uri':'s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-training-data/',
        'TuningDataS3Uri':'s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-clm-tuning-data/',
        'DataAccessRoleArn':'arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole'
    }
)

while True:
    status = transcribe.get_language_model(ModelName = model_name)
    if status['LanguageModel']['ModelStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)