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Verarbeitung von Daten in einem benutzerdefinierten Etikettierungs-Workflow mit AWS Lambda
In diesem Thema erfahren Sie, wie Sie optionale AWS Lambda
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Pre-annotation Lambda: Diese Funktion verarbeitet jedes an Ihren Labeling-Job gesendete Datenobjekt vor, bevor es an Mitarbeiter gesendet wird.
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Post-annotation Lambda: Diese Funktion verarbeitet die Ergebnisse, sobald Mitarbeiter eine Aufgabe einreichen. Wenn Sie mehrere Worker pro Datenobjekt angeben, kann diese Funktion Logik zur Konsolidierung von Anmerkungen enthalten.
Wenn Sie ein neuer Benutzer von Lambda und Ground Truth sind, empfehlen wir Ihnen, die Seiten in diesem Abschnitt wie folgt zu verwenden:
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Sehen Sie sich sich zunächst Verwenden der Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Nachbearbeitung an.
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Nutzen Sie dann die Seite Fügen Sie die erforderlichen Benutzerberechtigungen hinzu AWS Lambda mit Ground Truth, um mehr über die Sicherheits- und Berechtigungsanforderungen für die Verwendung Ihrer Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und Nachbearbeitung in einem benutzerdefinierten Ground-Truth-Kennzeichnungsauftrag zu erfahren.
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Sie müssen zunächst die Lambda-Konsole aufrufen oder Lambda-APIs zum Erstellen Ihrer Funktionen verwenden. Im Abschnitt Erstellen von Lambda-Funktionen mithilfe von Ground-Truth-Vorlagen erfahren Sie, wie Sie Lambda-Funktionen erstellen.
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Unter Testen der Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Nachbearbeitung erfahren Sie, wie Sie Ihre Lambda-Funktionen aktualisieren können.
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Nachdem Sie Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zu Nachbearbeitung erstellt haben, wählen Sie sie im Abschnitt Lambda-Funktionen aus, der sich hinter dem Code-Editor für Ihren benutzerdefinierten HTML-Code in der Ground-Truth-Konsole befindet. Informationen zur Verwendung dieser Funktionen in einer
CreateLabelingJob-API-Anfrage finden Sie unter Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API).
Ein Tutorial zum benutzerdefinierten Kennzeichnungs-Workflow, das Beispiele für Lambda-Funktionen zur Vorverarbeitung und zur Nachbearbeitung enthält, finden Sie unter Demo-Vorlage: Annotation von Bildern mit Crowd-Bounding-Box.
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