Amazon Augmented AI를 사용자 지정 작업 유형과 함께 사용 - Amazon SageMaker
Amazon A2I 사용자 지정 작업 유형을 사용하는 종단 간 튜토리얼

Amazon Augmented AI를 사용자 지정 작업 유형과 함께 사용

Amazon Augmented AI (Amazon A2I)를 사용하면 사용자 지정 작업 유형을 사용하여 모든 기계 학습 워크플로에 인적 검토(인적 루프)를 통합할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 검토를 위해 데이터 객체를 사람에게 보내는 조건과 작업자 사용자 인터페이스의 모양과 느낌을 가장 유연하게 사용자 지정할 수 있습니다.

사용자 지정 작업 유형을 사용하는 경우, 사용자 지정 인적 검토 워크플로를 만들고 애플리케이션에서 직접 인적 검토할 수 있도록 데이터 객체를 보내는 조건을 지정합니다.

다음 이미지는 Amazon A2I 사용자 지정 워크플로를 보여줍니다. 사용자 지정 ML 모델은 예측을 생성하는 데 사용됩니다. 클라이언트 애플리케이션은 사용자 정의 기준을 사용하여 이러한 예측을 필터링하고 사람의 검토가 필요한지를 결정합니다. 사람의 검토가 필요한 경우 이러한 예측은 인적 검토를 위해 Amazon A2I로 전송됩니다. Amazon A2I는 클라이언트 애플리케이션이 액세스할 수 있는 Amazon S3에서 사람이 검토한 결과를 수집합니다. 필터에서 인적 검토가 필요하지 않다고 판단되면 클라이언트 애플리케이션에 직접 예측을 제공할 수 있습니다.

Amazon Augmented AI를 사용자 지정 작업 유형과 함께 사용

이 페이지의 절차를 사용하여 사용자 지정 작업 유형을 사용하여 Amazon A2I를 기계 학습 워크플로에 통합하는 방법을 알아보세요.

흐름 정의를 사용하여 인적 루프를 생성하고 이를 애플리케이션에 통합하고 결과를 모니터링하려면

  1. Amazon A2I Augmented AI 사용을 위한 사전 조건를 완료하세요. 유의할 사항:

    • Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷 또는 입력 및 출력 데이터를 저장하는 버킷의 경로입니다.

    • 필수 권한이 연결된 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN).

    • (선택 사항) 하나를 사용하려는 경우, 프라이빗 인력의 ARN.

  2. HTML 요소를 사용하면 Amazon A2I는 작업자 작업 UI 생성에 사용하는 사용자 지정 작업자 템플릿을 생성합니다. 사용자 지정 템플릿을 생성하는 방법은 사용자 지정 작업자 태스크 템플릿 생성 단원을 참조하세요.

  3. 2단계의 사용자 지정 작업자 템플릿을 사용하여 Amazon SageMaker 콘솔에서 작업자 태스크 템플릿을 생성합니다. 자세한 방법은 작업자 태스크 템플릿 생성(을)를 참조하세요.

    다음 단계에서는 흐름 정의를 생성합니다.

    • SageMaker API를 사용하여 흐름 정의를 생성하려면 다음 단계를 위해 이 작업자 태스크 템플릿의 ARN을 기록해 둡니다.

    • 콘솔을 사용하여 흐름 정의를 생성하는 경우, 인적 검토 워크플로 생성을 선택하면 템플릿이 작업자 태스크 템플릿 섹션에 자동으로 표시됩니다.

  4. 흐름 정의를 생성할 때 S3 버킷, IAM 역할 ARN 및 작업자 템플릿에 대한 경로를 제공합니다.

  5. Amazon A2I Runtime API를 사용하여 인적 루프를 구성합니다. 자세한 방법은 인적 루프 생성 및 시작(을)를 참조하세요.

  6. 애플리케이션에서 인적 검토가 시작되는 시점을 제어하려면 애플리케이션에서 StartHumanLoop가 호출되는 조건을 지정합니다. 사용자 지정 작업 유형과 함께 Amazon A2I를 사용할 때는 인적 루프를 트리거하는 신뢰도 임계값 같은 인적 루프 활성화 조건을 사용할 수 없습니다. StartHumanLoop를 호출할 때마다 인적 검토가 수행됩니다.

인적 루프를 시작한 후에 사용자는 Amazon Augmented AI Runtime API 및 Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events라고도 함)를 사용하여 루프를 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 인적 루프 모니터링 및 관리을 참조하십시오.

Amazon A2I 사용자 지정 작업 유형을 사용하는 종단 간 튜토리얼

Amazon A2I를 다양한 ML 워크플로에 통합하는 방법을 보여주는 종단 간 예제는 Amazon A2I를 사용한 사용 사례 및 예제의 표를 참조하세요. 이러한 노트북 중 하나를 사용하여 시작하려면 SageMaker Notebook 인스턴스를 Amazon A2I Jupyter Notebook과 함께 사용를 참조하세요.