AWS IoT Greengrass Version 1 于 2023 年 6 月 30 日进入延长使用寿命阶段。有关更多信息，请参阅 AWS IoT Greengrass V1维护策略。在此日期之后，AWS IoT Greengrass V1 不再发布更新来提供新功能、功能增强、错误修复或安全补丁。在 AWS IoT Greengrass V1 上运行的设备不会受到干扰，并且将继续运行并连接到云。我们强烈建议您迁移到 AWS IoT Greengrass Version 2，从而添加重要的新功能并支持更多平台。

ML 反馈连接器

ML 反馈连接器使您可以更轻松地访问机器学习 (ML) 模型数据以进行模型重新训练和分析。该连接器：

要配置此连接器，您以 JSON 格式描述支持的反馈配置。反馈配置定义诸如目标 Amazon S3 存储桶、内容类型和采样策略之类的属性。（采样策略用于确定要上传哪些样本。）

您可以在以下情况下使用 ML 反馈连接器：

ARN：arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1

要求

此连接器具有以下要求：

参数

创建连接器示例 (AWS CLI)

以下 CLI 命令创建一个 ConnectorDefinition，其初始版本包含 ML 反馈连接器。

aws greengrass create-connector-definition --name MyGreengrassConnectors --initial-version '{
    "Connectors": [
        {
            "Id": "MyMLFeedbackConnector",
            "ConnectorArn": "arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1",
            "Parameters": {
                "FeedbackConfigurationMap": "{  \"RandomSamplingConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-random-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"RANDOM_SAMPLING\",  \"rate\": 0.5  } },  \"LeastConfidenceConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-least-confidence-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"LEAST_CONFIDENCE\",  \"threshold\": 0.4  } } }", 
                "RequestLimit": "10"
            }
        }
    ]
}'

FeedbackConfigurationMap 示例

以下是 FeedbackConfigurationMap 参数的扩展示例值。本示例包括使用不同采样策略的几种反馈配置。

{
    "ConfigID1": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-random-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "RANDOM_SAMPLING",
            "rate": 0.5
        }
    },
    "ConfigID2": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-margin-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "MARGIN",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID3": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-least-confidence-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "LEAST_CONFIDENCE",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID4": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-entropy-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "ENTROPY",
            "threshold": 2
        }
    },
    "ConfigID5": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-no-sampling",
        "s3-prefix": "DeviceA",
        "content-type": "application/json"
    }
}

采样策略

连接器支持四种采样策略，这些策略确定是否上传传递给连接器的样本。样本是模型用于预测的数据的离散实例。您可以使用采样策略来筛选最有可能提高模型准确性的样本。

输入数据

用户定义的 Lambda 函数使用 AWS IoT Greengrass 机器学习开发工具包中的 feedback 客户端的 publish 函数来调用连接器。有关示例，请参阅用法示例。

publish 函数采用下列参数：

输出数据

此连接器将数据发布到三个 MQTT 主题：

您必须配置订阅以允许连接器就 MQTT 主题进行通信。有关更多信息，请参阅 输入和输出。

用法示例

以下示例是一个用户定义的 Lambda 函数，该函数使用 AWS IoT Greengrass 机器学习开发工具包将数据发送到 ML 反馈连接器。

import json
import logging
import os
import sys
import greengrass_machine_learning_sdk as ml

client = ml.client('feedback')

try:
    feedback_config_id = os.environ["FEEDBACK_CONFIG_ID"]
    model_input_data_dir = os.environ["MODEL_INPUT_DIR"]
    model_prediction_str = os.environ["MODEL_PREDICTIONS"]
    model_prediction = json.loads(model_prediction_str)
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open environment variables. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)

try:
    with open(os.path.join(model_input_data_dir, os.listdir(model_input_data_dir)[0]), 'rb') as f:
        content = f.read()
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open model input directory. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)    

def invoke_feedback_connector():
    logging.info("Invoking feedback connector.")
    try:
        client.publish(
            ConfigId=feedback_config_id,
            ModelInput=content,
            ModelPrediction=model_prediction
        )
    except Exception as e:
        logging.info("Exception raised when invoking feedback connector:{}".format(e))
        sys.exit(1)    

invoke_feedback_connector()

def function_handler(event, context):
    return

许可证

ML 反馈连接器包含以下第三方软件/许可：

该连接器在 Greengrass Core 软件许可协议下发布。

另请参阅