인적 루프 삭제 - Amazon SageMaker
인적 루프 데이터 보존 및 삭제콘솔 또는 Amazon A2I API를 사용하여 흐름 정의 중지 및 삭제

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인적 루프 삭제

인적 루프를 삭제하면 상태가 Deleting(으)로 바뀝니다. 인적 루프가 삭제되면 작업자는 관련 인적 검토 작업을 더 이상 사용할 수 없습니다. 다음 상황 중 하나에서 인적 루프를 삭제하고 싶을 수 있습니다.

  • 작업자 사용자 인터페이스를 생성하는 데 사용되는 작업자 태스크 템플릿이 올바르게 렌더링되지 않거나 예상대로 작동하지 않습니다.

  • 단일 데이터 객체가 실수로 작업자에게 여러 번 전송되었습니다.

  • 더 이상 사람이 검토한 데이터 객체가 필요하지 않습니다.

인적 루프의 상태가 InProgress인 경우 먼저 인적 루프를 삭제하기 전에 인적 루프를 중지해야 합니다. 인적 루프를 중지하면 상태는 중지되는 동안 Stopping(으)로 변경됩니다. 상태가 Stopped로 변경되면 사용자는 인적 루프를 삭제할 수 있습니다.

관련된 인적 루프를 중지할 지점에 인적 작업자가 이미 작업을 수행하고 있는 경우 해당 작업은 완료되거나 만료될 때까지 계속 사용 가능합니다. 작업자가 작업을 계속 수행하는 한 인적 루프의 상태는 Stopping(와)과 같습니다. 이러한 작업이 완료되면 결과는 인적 검토 워크플로에서 지정한 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 작업자가 작업을 제출하지 않고 작업을 떠나면 작업이 중지되고 작업자는 작업에 복귀할 수 없습니다. 작업을 시작한 작업자가 없는 경우 작업이 즉시 중지됩니다.

휴먼 루프를 만들 때 사용한 AWS 계정을 삭제하면 자동으로 중지되고 삭제됩니다.

인적 루프 데이터 보존 및 삭제

작업자가 인적 검토 작업을 완료하면 인적 루프를 생성하는 데 사용되는 인적 검토 워크플로에서 지정한 Amazon S3 출력 버킷에 결과가 저장됩니다. 인적 루프를 삭제하거나 중지해도 S3 버킷에서 작업자 답변이 제거되지는 않습니다.

또한 Amazon A2I는 다음과 같은 이유로 인적 루프 입력 및 출력 데이터를 내부적으로 임시 저장합니다.

  • 검토를 위해 단일 데이터 객체를 여러 작업자에게 보내도록 인적 루프를 구성하는 경우 Amazon A2I는 모든 작업자가 검토 작업을 완료할 때까지 S3 버킷에 출력 데이터를 기록하지 않습니다. Amazon A2I는 전체 결과를 S3 버킷에 기록할 수 있도록 부분적인 답변(개별 작업자의 답변)들을 내부에 저장합니다.

  • 품질이 낮은 인적 검토 결과를 보고하면 Amazon A2I에서 문제를 조사하고 이에 대응할 수 있습니다.

  • 인적 루프를 생성하는 데 사용되는 인적 검토 워크플로에 지정된 출력 S3 버킷에 대해 액세스 권한을 잃었거나 이를 삭제하였고, 이미 작업이 한 명 이상의 작업자에게 전송된 경우, Amazon A2I에는 인적 검토 결과를 임시로 저장할 장소가 필요합니다.

인적 루프의 상태가 Deleted, Stopped, 또는 Completed 중 하나로 변경된 지 30일이 지나면 Amazon A2I는 내부적으로 이 데이터를 삭제합니다. 즉, 인적 루프가 완료, 중지 또는 삭제된 지 30일이 지나면 데이터가 삭제됩니다. 또한 관련 휴먼 루프를 만드는 데 사용한 AWS 계정을 폐쇄하면 30일 후에 이 데이터가 삭제됩니다.

콘솔 또는 Amazon A2I API를 사용하여 흐름 정의 중지 및 삭제

Augmented AI 콘솔에서 또는 API를 사용하여 SageMaker 휴먼 루프를 중지하고 삭제할 수 있습니다. 인적 루프가 삭제되면 상태가 Deleted(으)로 바뀝니다.

인적 루프 (콘솔) 삭제

  1. https://console.aws.amazon.com/a2i/에서 Augmented AI 콘솔로 이동합니다.

  2. 탐색 창의 Augmented AI 섹션 아래에서 인적 검토 워크플로를 선택합니다.

  3. 삭제할 인적 루프를 생성하려면 사용한 인적 검토 워크플로의 하이퍼링크된 이름을 선택합니다.

  4. 페이지 하단의 인적 루프 섹션에서 중지하고 삭제하려는 인적 루프를 선택합니다.

  5. 인적 루프 상태가 Completed, Stopped, 또는 Failed인 경우 삭제를 선택합니다.

    인적 루프 상태가 InProgress인 경우 중지를 선택합니다. 상태가 중지됨으로 변경되면 삭제를 선택합니다.

인적 루프 (API) 삭제

  1. Augmented AI 런타임 API 작업 DescribeHumanLoop을 사용하여 인적 루프의 상태를 확인합니다. 다음 표에서 이 작업을 사용하는 예를 참조하세요.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    다음 예제에서는 Python용 SDK (Boto3) 를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 설명합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS SDK for Python(Boto) API 참조의 describe_human_loop 섹션을 참조하세요.

    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

    다음 예제에서는 AWS CLI를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 설명합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS CLI 명령 레퍼런스의 describe-human-loop 섹션을 참조하세요.

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

  2. 흐름 정의 상태가 Completed, Stopped, 또는 Failed인 경우 Augmented AI Runtime API 작업 DeleteHumanLoop(을)를 사용하여 흐름 정의를 삭제하세요.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    다음 예제에서는 Python용 SDK (Boto3) 를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 삭제합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS SDK for Python(Boto) API 참조의 delete_human_loop 섹션을 참조하세요.

    import boto3

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

    다음 예제에서는 AWS CLI를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 삭제합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS CLI 명령 레퍼런스의 delete-human-loop 섹션을 참조하세요.

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

    인적 루프 상태가 InProgress인 경우 StopHumanLoop(을)를 사용하여 인적 루프 사용을 중지한 다음 DeleteHumanLoop(을)를 사용하여 이를 삭제하십시오.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    다음 예제에서는 Python용 SDK (Boto3) 를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 설명합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS SDK for Python(Boto) API 참조의 stop_human_loop 섹션을 참조하세요.

    import boto3

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

    다음 예제에서는 AWS CLI를 사용하여 이름이 지정된 휴먼 루프를 설명합니다. example-human-loop 자세한 내용은 AWS CLI 명령 레퍼런스의 stop-human-loop 섹션을 참조하세요.

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