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# 검증 결과 가져오기
검증 결과에는 [터미널 매니페스트 콘텐츠 오류 목록](tm-debugging.md#tm-error-category-combined-terminal) 및 [비터미널 JSON 라인 검증 오류 목록](tm-debugging.md#tm-error-category-non-terminal-errors)에 대한 오류 정보가 포함됩니다. 세 개의 검증 결과 파일이 있습니다.
+ training\_manifest\_with\_validation.json**: JSON 라인 오류 정보가 추가된 훈련 데이터 세트 매니페스트 파일의 복사본입니다.
+ testing\_manifest\_with\_validation.json**: JSON 라인 오류 정보가 추가된 테스트 데이터 세트 매니페스트 파일의 복사본입니다.
+ manifest\_summary.json**: 훈련 및 테스트 데이터 세트에서 발견된 매니페스트 콘텐츠 오류 및 JSON 라인 오류에 대한 요약입니다. 자세한 내용은 [매니페스트 요약 이해](tm-debugging-summary.md) 단원을 참조하십시오.
훈련 및 테스트 검증 매니페스트의 내용에 대한 자세한 내용은 [실패한 모델 훈련 디버깅](tm-debugging.md) 항목을 참조하세요.
**참고**
검증 결과는 훈련 중에 생성된 [터미널 매니페스트 파일 오류 목록](tm-debugging.md#tm-error-category-terminal) 항목이 없는 경우에만 생성됩니다.
훈련 및 테스트 매니페스트가 검증된 후 [서비스 오류](tm-debugging.md#tm-error-category-service)가 발생하는 경우 검증 결과는 생성되지만 [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)의 응답에는 검증 결과 파일 위치가 포함되지 않습니다.
훈련이 완료되거나 실패한 후에는 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 검증 결과를 다운로드하거나 [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions) API를 직접 호출하여 Amazon S3 버킷 위치를 가져올 수 있습니다.
## 검증 결과 가져오기(콘솔)
콘솔을 사용하여 모델을 훈련하는 경우 다음 다이어그램과 같이 프로젝트의 모델 목록에서 검증 결과를 다운로드할 수 있습니다. 모델 패널에는 검증 결과를 다운로드할 수 있는 옵션과 함께 모델 훈련 및 검증 결과가 표시됩니다.
모델의 세부 정보 페이지에서 검증 결과 다운로드에 액세스할 수도 있습니다. 세부 정보 페이지에는 상태, 훈련 및 테스트 데이터세트를 포함한 데이터세트 세부 정보와 매니페스트 요약, 훈련 검증 매니페스트 및 테스트 검증 매니페스트에 대한 다운로드 링크가 표시됩니다.
자세한 내용은 [모델 훈련(콘솔)](training-model.md#tm-console) 단원을 참조하십시오.
## 검증 결과 가져오기(SDK)
모델 훈련이 완료되면 Amazon Rekognition Custom Labels는 훈련 중에 지정된 Amazon S3 버킷에 검증 결과를 저장합니다. 훈련이 완료된 후 [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions) API를 직접 호출하여 S3 버킷 위치를 가져올 수 있습니다. 모델을 훈련하려면 [모델 훈련(SDK)](training-model.md#tm-sdk) 항목을 참조하세요.
훈련 데이터 세트([TrainingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TrainingDataResult))와 테스트 데이터 세트([TestingDataResult](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_TestingDataResult))에 대해 [ValidationData](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ValidationData) 객체가 반환됩니다. 매니페스트 요약이 `ManifestSummary`에 반환됩니다.
Amazon S3 버킷 위치를 확인한 후 검증 결과를 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 [S3 버킷에서 객체를 다운로드하려면 어떻게 해야 합니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/download-objects.html)를 참조하세요. 또한 [GetObject](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/GettingObjectsUsingAPIs.html) 작업을 사용할 수도 있습니다.
**검증 데이터를 가져오려면(SDK)**
1. 아직 설치하지 않은 경우 및 AWS SDKs AWS CLI 를 설치하고 구성합니다. 자세한 내용은 [4단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](su-awscli-sdk.md) 단원을 참조하십시오.
1. 다음 예제를 사용하여 검증 결과의 위치를 가져옵니다.
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#### [ Python ]
`project_arn`을 모델이 포함된 프로젝트의 Amazon 리소스 이름(ARN)으로 바꿉니다. 자세한 내용은 [Amazon Rekognition Custom Labels 프로젝트 관리](managing-project.md) 단원을 참조하십시오. `version_name`을 모델 버전의 이름으로 바꿉니다. 자세한 내용은 [모델 훈련(SDK)](training-model.md#tm-sdk) 단원을 참조하십시오.
```
import boto3
import io
from io import BytesIO
import sys
import json
def describe_model(project_arn, version_name):
client=boto3.client('rekognition')
response=client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn,
VersionNames=[version_name])
for model in response['ProjectVersionDescriptions']:
print(json.dumps(model,indent=4,default=str))
def main():
project_arn='project_arn'
version_name='version_name'
describe_model(project_arn, version_name)
if __name__ == "__main__":
main()
```
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1. 프로그램 출력에서 `TestingDataResult` 및 `TrainingDataResult` 객체 내의 `Validation` 필드를 기록해 둡니다. 매니페스트 요약은 `ManifestSummary`에 있습니다.