Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Flujos de trabajo de etiquetado personalizados
<a name="sms-custom-templates"></a>

Estos temas le ayudan a configurar un trabajo de etiquetado de Ground Truth que utilice una plantilla de etiquetado personalizada. Una plantilla de etiquetado personalizada le permite crear una interfaz de usuario personalizada para el portal de trabajadores que estos utilizarán para etiquetar los datos. La plantilla se puede crear utilizando HTML, CSS JavaScript, [lenguaje de plantillas Liquid](https://shopify.github.io/liquid/) y [Crowd HTML Elements](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-ui-template-reference.html).

## Descripción general de
<a name="sms-custom-templates-overview"></a>

Si es la primera vez que crea un flujo de trabajo de etiquetado personalizado en Ground Truth, la siguiente lista es un resumen general de los pasos necesarios.

1. *Configuración del personal*: para crear un flujo de trabajo de etiquetado personalizado, necesita personal. En este tema se enseña cómo configurar personal.

1. *Creación de una plantilla personalizada*: para crear una plantilla personalizada, debe asignar correctamente los datos del archivo de manifiesto de entrada a las variables de la plantilla.

1. *Uso de funciones de Lambda de procesamiento opcionales*: para controlar cómo se añaden los datos del manifiesto de entrada a la plantilla de trabajador y cómo se registran las anotaciones de los trabajadores en el archivo de salida del trabajo.

En este tema también se incluyen tres demostraciones integrales que le ayudarán a comprender mejor cómo utilizar las plantillas de etiquetado personalizadas.

**nota**  
Todos los ejemplos de los enlaces siguientes incluyen funciones de Lambda previas y posteriores a la anotación. Estas funciones de Lambda son opcionales.
+ [`Plantilla de demostración: anotación de imágenes con un recuadro encuadernado`](sms-custom-templates-step2-demo1.md)
+ [`Plantilla de demostración: Etiquetar las intenciones con un clasificador de multitudes`](sms-custom-templates-step2-demo2.md)
+ [Cree un flujo de trabajo de etiquetado de datos personalizado con Amazon SageMaker Ground Truth](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-custom-data-labeling-workflow-with-amazon-sagemaker-ground-truth/)

**Topics**
+ [Descripción general de](#sms-custom-templates-overview)
+ [Configuración del personal](sms-custom-templates-step1.md)
+ [Creación de una plantilla personalizada de tareas de trabajador](sms-custom-templates-step2.md)
+ [Adición de automatización con Liquid](sms-custom-templates-step2-automate.md)
+ [Procesar datos en un flujo de trabajo de etiquetado personalizado con AWS Lambda](sms-custom-templates-step3.md)
+ [`Plantilla de demostración: anotación de imágenes con un recuadro encuadernado`](sms-custom-templates-step2-demo1.md)
+ [`Plantilla de demostración: Etiquetar las intenciones con un clasificador de multitudes`](sms-custom-templates-step2-demo2.md)
+ [Creación de un flujo de trabajo personalizado mediante la API](sms-custom-templates-step4.md)