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Dados de saída do Amazon A2I
Quando seu fluxo de trabalho de machine learning envia um objeto de dados ao Amazon A2I, um loop humano é criado e os revisores humanos recebem uma tarefa para revisar esse objeto de dados. Os dados de saída de cada tarefa de revisão humana são armazenados no bucket de saída do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que você especifica em seu fluxo de trabalho de revisão humana. No caminho para os dados,
representa a data de criação do ciclo humano com o ano (YYYY
/MM
/DD
/hh
/mm
/ss
YYYY
), mês (MM
) e dia (DD
), e o horário de criação com a hora (hh
), minuto (mm
) e segundo (ss
).
s3://
customer-output-bucket-specified-in-flow-definition
/flow-definition-name
/YYYY
/MM
/DD
/hh
/mm
/ss
/human-loop-name
/output.json
O conteúdo dos dados de saída depende do tipo de tarefa (incorporada ou personalizada) e do tipo de força de trabalho que você usa. Seus dados de saída sempre incluem a resposta do opeardor humano. Além disso, os dados de saída podem incluir metadados sobre o loop humano, o revisor humano (operador) e o objeto de dados.
Use as seções a seguir para saber mais sobre o formato de dados de saída do Amazon A2I para diferentes tipos de tarefas e forças de trabalho.
Dados de saída de tipos de tarefas incorporados
Os tipos de tarefas incorporadas do Amazon A2I incluem Amazon Textract e Amazon Rekognition. Além das respostas humanas, os dados de saída de uma dessas tarefas incluem detalhes sobre o motivo pelo qual o loop humano foi criado e informações sobre o serviço integrado usado para criar o loop humano. Use a tabela a seguir para saber mais sobre o esquema de dados de saída para todos os tipos de tarefas incorporadas. O valor de cada um desses parâmetros depende do serviço que você usa com o Amazon A2I. Consulte a segunda tabela nesta seção para obter mais informações sobre esses valores específicos do serviço.
Parameter | Tipo de valor | Valores de exemplo | Descrição |
---|---|---|---|
awsManagedHumanLoopRequestSource |
String |
AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3 ou AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1 |
A operação da API e AWS os serviços associados que solicitaram que a Amazon A2I criasse um loop humano. Essa é a operação de API que você usa para configurar seu loop humano do Amazon A2I. |
flowDefinitionArn |
String |
arn:aws:sagemaker:us-west-2: |
O nome do recurso da Amazon (ARN) do fluxo de trabalho da análise humana (definição de fluxo) usado para criar o grupo humano. |
humanAnswers |
Lista de objetos JSON |
or
|
Uma lista de objetos JSON que contêm respostas de operadores em answerContent . Esse objeto também contém detalhes do envio e, se uma força de trabalho privada foi usada, metadados do operador. Para saber mais, consulte Monitore a atividade do operador. Para dados de saída de loop humano produzidos a partir de tarefas de revisão do |
humanLoopName |
String |
|
O nome do loop humano. |
inputContent |
Objeto JSON |
|
O conteúdo de entrada que o AWS serviço enviou para a Amazon A2I quando solicitou a criação de um loop humano. |
aiServiceRequest |
Objeto JSON |
or
|
A solicitação original enviada ao AWS serviço integrado ao Amazon A2I. Por exemplo, se você usa o Amazon Rekognition com o Amazon A2I, isso inclui a solicitação feita por meio da operação da API do |
aiServiceResponse |
Objeto JSON |
or
|
A resposta completa do AWS serviço. Esses são os dados usados para determinar se uma revisão humana é necessária. Esse objeto pode conter metadados sobre o objeto de dados que não são compartilhados com revisores humanos. |
selectedAiServiceResponse |
Objeto JSON |
or
|
O subconjunto do Todos os objetos de dados listados em |
humanTaskActivationConditionResults |
Objeto JSON |
|
Um objeto JSON |
Selecione uma aba na tabela a seguir para aprender sobre os parâmetros específicos do tipo de tarefa e ver um bloco de código de exemplo de dados de saída para cada um dos tipos de tarefa incorporados.
Dados de saída dos tipos de tarefas personalizadas
Quando você adiciona o Amazon A2I a um fluxo de trabalho de revisão humana personalizado, você verá os seguintes parâmetros nos dados de saída retornados das tarefas de revisão humana.
Parameter | Tipo de valor | Descrição |
---|---|---|
|
String |
O nome do recurso da Amazon (ARN) do fluxo de trabalho da análise humana (definição de fluxo) usado para criar o grupo humano. |
|
Lista de objetos JSON |
Uma lista de objetos JSON que contêm respostas de operadores em answerContent . O valor desse parâmetro é determinado pela saída recebida do seu modelo de tarefa de trabalho. Se você estiver usando uma força de trabalho privada, os metadados do operador serão incluídos. Para saber mais, consulte Monitore a atividade do operador. |
|
String | O nome do loop humano. |
|
Objeto JSON |
O conteúdo de entrada enviado para o Amazon A2I na solicitação para |
Veja a seguir um exemplo de dados de saída de uma integração personalizada com o Amazon A2I e o Amazon Transcribe. Neste exemplo, o inputContent
consiste em:
-
Um caminho para um arquivo.mp4 no Amazon S3 e o título do vídeo
-
A transcrição retornada do Amazon Transcribe (analisada a partir dos dados de saída do Amazon Transcribe)
-
Um horário de início e término usado pelo modelo de tarefa do operador para recortar o arquivo.mp4 e mostrar aos operadores uma parte relevante do vídeo
{ "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:
111122223333
:flow-definition/flow-definition-name
", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "transcription": "use lambda to turn your notebook" }, "submissionTime": "2020-06-18T17:08:26.246Z", "workerId": "ef7294f850a3d9d1", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111
", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-
" } } } ], "humanLoopName": "111122223333
human-loop-name
", "inputContent": { "audioPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket1
/a2i_transcribe_demo/Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4", "end_time": 950.27, "original_words": "but definitely use Lambda to turn your ", "start_time": 948.51, "video_title": "Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4" } }
Monitore a atividade do operador
O Amazon A2I fornece informações que você pode usar para rastrear operadores individuais nos dados de saída da tarefa. Para identificar o funcionário que trabalhou na tarefa de revisão humana, use o seguinte dos dados de saída no Amazon S3:
-
acceptanceTime
é a hora em que o operador aceitou a tarefa. O formato desse carimbo de data e hora éYYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ
para o ano (YYYY
), mês (MM
), dia (DD
), hora (HH
), minuto (MM
), segundo (SS
) e milissegundo (mmm
). A data e a hora são separadas por um T. -
submissionTime
é a hora em que o operador enviou suas anotações usando o botão Enviar. O formato desse carimbo de data e hora éYYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ
para o ano (YYYY
), mês (MM
), dia (DD
), hora (HH
), minuto (MM
), segundo (SS
) e milissegundo (mmm
). A data e a hora são separadas por um T. -
O
timeSpentInSeconds
relata o tempo total, em segundos, em que um operador trabalhou ativamente nessa tarefa. Essa métrica não inclui o momento em que um operador fez uma pausa ou fez uma pausa. -
O
workerId
é exclusivo para cada operador. -
Se você usa uma força de trabalho privada no
workerMetadata
, você vê o seguinte:-
O serviço
identityProviderType
usado para gerenciar a força de trabalho privada. -
O
issuer
é o grupo de usuários do Amazon Cognito ou o emissor do provedor de identidade (IdP) do OpenID Connect (OIDC) associado à equipe de trabalho designada para essa tarefa de revisão humana. -
Um identificador exclusivo
sub
que se refere ao operador. Se você criar uma força de trabalho usando o Amazon Cognito, poderá recuperar detalhes sobre esse operador (como nome ou nome de usuário) associados a essa ID usando o Amazon Cognito. Para saber como, consulte Gerenciamento e pesquisa de contas de usuários no Guia do desenvolvedor do Amazon Cognito.
-
Veja a seguir um exemplo do resultado que você pode ver se usar o Amazon Cognito para criar uma força de trabalho privada. Isso é identificado no identityProviderType
.
"submissionTime": "2020-12-28T18:59:58.321Z", "acceptanceTime": "2020-12-28T18:59:15.191Z", "timeSpentInSeconds": 40.543, "workerId": "a12b3cdefg4h5i67", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.aws-region.amazonaws.com/aws-region_123456789", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } }
A seguir está um exemplo da saída que você pode ver se usar seu próprio provedor de identidade OpenID Connect (OIDC) para criar uma força de trabalho privada:
"workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Oidc", "issuer": "https://example-oidc-ipd.com/adfs", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } }
Para saber mais sobre como usar forças de trabalho privadas, consulte Força de trabalho privada.