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Excluir um loop humano

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Excluir um loop humano - SageMaker IA da Amazon

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Quando você exclui um loop humano, o status muda para Deleting. Quando o loop humano é excluído, a tarefa de análise humana associada não está mais disponível para os operadores. Talvez você queira excluir um loop humano em uma das seguintes circunstâncias:

  • O modelo de tarefa do trabalhador usado para gerar a interface do usuário do trabalhador não está sendo renderizado corretamente ou não está funcionando conforme esperado.

  • Um único objeto de dados foi acidentalmente enviado aos operadores várias vezes.

  • Você não precisa mais de um objeto de dados revisado por uma pessoa.

Se o status de um loop humano for InProgress, você deverá interromper o loop humano antes de excluí-lo. Quando você interrompe um loop humano, o status muda para Stopping enquanto ele está sendo interrompido. Quando você exclui um loop humano, o status muda para Stopped.

Se os trabalhadores humanos já estiverem trabalhando em uma tarefa quando você interrompe o loop humano associado, essa tarefa continua disponível até ser concluída ou expirar. Enquanto os trabalhadores ainda estiverem trabalhando em uma tarefa, o status do seu fluxo de trabalho de loop humana é Stopping. Se essas tarefas forem concluídas, os resultados serão armazenados no URI do bucket do Amazon S3 especificado no seu fluxo de trabalho de revisão humana. Se o operador deixar a tarefa sem enviar o trabalho, ela será interrompida e o trabalhador não poderá retornar à tarefa. Se nenhum operador tiver começado a trabalhar na tarefa, ela será interrompida imediatamente.

Se você excluir a AWS conta usada para criar o loop humano, ela será interrompida e excluída automaticamente.

Retenção e exclusão de dados do loop humano

Quando um operador humano completa uma tarefa de revisão humana, os resultados são armazenados no bucket de saída do Amazon S3 que você especificou no fluxo de trabalho de revisão humana usado para criar o loop humano. Excluir ou interromper um loop humano não remove nenhuma resposta de trabalho do seu bucket do S3.

Além disso, o Amazon A2I armazena temporariamente dados de entrada e saída de loop humano internamente pelos seguintes motivos:

  • Se você configurar seus loops humanos para que um único objeto de dados seja enviado para revisão por vários operadores, o Amazon A2I não escreverá os dados de saída no seu bucket do S3 até que todos os operadores tenham concluído a tarefa de revisão. O Amazon A2I armazena respostas parciais — respostas de operadores individuais — internamente para que possa gravar resultados completos em seu bucket do S3.

  • Se você relatar um resultado de avaliação humana de baixa qualidade, a Amazon A2I poderá investigar e responder ao seu problema.

  • Se você perder o acesso ou excluir o bucket S3 de saída especificado no fluxo de trabalho de revisão humana usado para criar um loop humano e a tarefa já tiver sido enviada a um ou mais operadores, o Amazon A2I precisará de um local para armazenar temporariamente os resultados da revisão humana.

O Amazon A2I exclui esses dados internamente 30 dias após o status de um loop humano mudar para um dos seguintes: Deleted, Stopped ou Completed. Em outras palavras, os dados são excluídos 30 dias após a conclusão, interrupção ou exclusão do loop humano. Além disso, esses dados são excluídos após 30 dias se você fechar a AWS conta usada para criar loops humanos associados.

Parar e excluir uma definição de fluxo usando o console ou a API do Amazon A2I

Você pode interromper e excluir um loop humano no console de IA Aumentada ou usando SageMaker a API. Quando você exclui um loop humano, o status muda para Deleted.

Excluir um loop humano (console)
  1. Navegue até o console https://console.aws.amazon.com/a2i/da Augmented AI em.

  2. No painel de navegação, na seção Augmented AI, escolha Fluxos de trabalho de análise humana.

  3. Escolha o nome hiperlinkado do fluxo de trabalho de revisão humana que você usou para criar o loop humano que deseja excluir.

  4. Na seção Loops humanos na parte inferior da página, selecione o loop humano que você deseja interromper e excluir.

  5. Se o status do loop humano for Completed, Stopped ou Failed, selecione Excluir.

    Se o Status do loop humano for InProgress, selecione Parar. Quando o status mudar para Parado, selecione Excluir.

Excluir um loop humano (API)
  1. Verifique o status do seu loop humano usando a operação DescribeHumanLoop da API Augmented AI Runtime. Veja exemplos usando essa operação na tabela a seguir.

    AWS SDK para Python (Boto3)

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte describe_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

    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

    O exemplo a seguir usa a AWS CLI para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte describe-human-loop na Referência de comandos da AWS CLI.

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

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte describe_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

    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}')
  2. Se o status da definição de fluxo for Completed, Stopped ou Failed, exclua a definição de fluxo usando a operação DeleteHumanLoop da API Augmented AI Runtime.

    AWS SDK para Python (Boto3)

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para excluir o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte delete_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

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

    O exemplo a seguir usa a AWS CLI para excluir o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte delete-human-loop na Referência de comandos da AWS CLI.

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

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para excluir o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte delete_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

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

    Se o status do loop humano for InProgress, interrompa o uso do loop humano StopHumanLoop e use DeleteHumanLoop para excluí-lo.

    AWS SDK para Python (Boto3)

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte stop_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

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

    O exemplo a seguir usa a AWS CLI para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte stop-human-loop na Referência de comandos da AWS CLI.

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

    O exemplo a seguir usa o SDK para Python (Boto3) para descrever o loop humano chamado. example-human-loop Para obter mais informações, consulte stop_human_loop na Referência de API do AWS SDK para Python (Boto).

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