Amazon CloudWatch Events 在 Amazon Augmented AI 中使用 - Amazon SageMaker
將事件從您的人類循環發送到 CloudWatch 事件設定目標以處理事件使用人工審核輸出詳細資訊

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Amazon CloudWatch Events 在 Amazon Augmented AI 中使用

Amazon Augmented AI 使用 Amazon CloudWatch 事件在人工檢閱迴圈狀態變更為CompletedFailed、或時提醒您Stopped。此事件交付至少保證一次，這意味著當人工循環完成時創建的所有事件都將成功交付到 E CloudWatch vents（Amazon EventBridge）。當檢閱迴圈變更為其中一個狀態時，Augmented AI 會將事件傳送至 CloudWatch 類似下列內容的事件。

{
    "version":"0",
    "id":"12345678-1111-2222-3333-12345EXAMPLE",
    "detail-type":"SageMaker A2I HumanLoop Status Change",
    "source":"aws.sagemaker",
    "account":"1111111111111",
    "time":"2019-11-14T17:49:25Z",
    "region":"us-east-1",
    "resources":["arn:aws:sagemaker:us-east-1:111111111111:human-loop/humanloop-nov-14-1"],
    "detail":{
        "creationTime":"2019-11-14T17:37:36.740Z",
        "failureCode":null,
        "failureReason":null,
        "flowDefinitionArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:111111111111:flow-definition/flowdef-nov-12",
        "humanLoopArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:111111111111:human-loop/humanloop-nov-14-1",
        "humanLoopName":"humanloop-nov-14-1",
        "humanLoopOutput":{ 
            "outputS3Uri":"s3://customer-output-bucket-specified-in-flow-definition/flowdef-nov-12/2019/11/14/17/37/36/humanloop-nov-14-1/output.json"
        },
        "humanLoopStatus":"Completed"
    }
}

JSON 輸出中的詳細資料包括：

creationTime

增強版 AI 建立人工循環時的時間戳記。

failureCode

表示特定失敗類型的失敗代碼。

failureReason

人工循環失敗的原因。只有當人工審核循環狀態為failed時，才會傳回失敗原因。

flowDefinitionArn

流程定義或人工審核工作流程的 Amazon Resource Name (ARN)。

humanLoopArn

人工循環的 Amazon Resource Name (ARN)。

humanLoopName

人工循環的名稱。

humanLoopOutput

此物件包含人工循環輸出的相關資訊。

outputS3Uri

Amazon S3 物件的位置，供增強版 AI 存放人工循環的輸出。

humanLoopStatus

人工循環的狀態。

將事件從您的人類循環發送到 CloudWatch 事件

若要設定 CloudWatch 事件規則以取得 Amazon A2I 人工迴圈的狀態更新或事件，請使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) put-rule命令。使用 put-rule 命令時，請指定下列項目以接收人工循環狀態：

  • \"source\":[\"aws.sagemaker\"]

  • \"detail-type\":[\"SageMaker A2I HumanLoop Status Change\"]

若要設定 CloudWatch 事件規則以監視所有狀態變更，請使用下列指令並取代預留位置文字。例如，以唯一"A2IHumanLoopStatusChanges"的 CloudWatch 事件規則名稱和 IAM 角色"arn:aws:iam::111122223333:role/MyRoleForThisRule"的 Amazon 資源編號 (ARN) 取代為附加的事件 .amazonaws.com 信任政策。將區域取代為您要在其中建立規則的「 AWS 區域」。

aws events put-rule --name "A2IHumanLoopStatusChanges" 
    --event-pattern "{\"source\":[\"aws.sagemaker\"],\"detail-type\":[\"SageMaker A2I HumanLoop Status Change\"]}" 
    --role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/MyRoleForThisRule" 
    --region "region"

若要進一步了解put-rule請求，請參閱 Amazon CloudWatch 事件使用者指南中的事件模式。 CloudWatch

設定目標以處理事件

要處理事件，你需要設置一個目標。例如，如果您想要在人工迴圈狀態變更時收到電子郵件，請使用 Amazon 使用 CloudWatch 者指南中設定 Amazon SNS 通知中的程序來設定 Amazon SNS 主題並訂閱您的電子郵件。主題建立後，您便可以用來建立目標。

若要將目標新增至 CloudWatch 事件規則

  1. 開啟主 CloudWatch 控台：https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/home

  2. 在導覽窗格中，選擇規則。

  3. 選擇您要新增目標的規則。

  4. 選擇動作，然後選擇編輯。

  5. 在「目標」下，選擇「新增目標」，然後選擇您要在偵測到人工迴圈狀態變更事件時採取行動的 AWS 服務。

  6. 設定您的目標。如需說明，請參閱該服務的AWS 文件中關於設定目標的主題。

  7. 選擇設定詳細資訊。

  8. 在名稱中輸入名稱，並在描述中提供有關規則用途的詳細資訊 (選擇性)。

  9. 請確定狀態旁的核取方塊已選取，以便您的規則會列為已啟用。

  10. 選擇更新規則。

使用人工審核輸出

收到人工審核結果後，您可以分析結果，並與機器學習預測進行比較。存放在 Amazon S3 儲存貯體中的 JSON 包含機器學習預測和人工審核結果。

詳細資訊

Amazon SageMaker 傳送至 Amazon 的事件 EventBridge