Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Entraînement d’un modèle Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition Vous pouvez entraîner un modèle à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ou de l’API Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. Si l’entraînement du modèle échoue, utilisez les informations de la section [Débogage d’un entraînement de modèle en échec](tm-debugging.md) pour trouver la cause de cet échec. **Note** Le temps nécessaire à l’entraînement d’un modèle vous est facturé. L’entraînement dure généralement de 30 minutes à 24 heures. Pour plus d’informations, consultez [Heures d’entraînement](https://aws.amazon.com/rekognition/pricing/#Amazon_Rekognition_Custom_Labels_pricing). Une nouvelle version du modèle est créée chaque fois que celui-ci est entraîné. Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition crée un nom pour le modèle. Ce nom combine le nom du projet et la date de création du modèle. Pour entraîner votre modèle, Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition crée une copie de vos images d’entraînement et de test source. Par défaut, les images copiées sont chiffrées au repos à l’aide d’une clé détenue et gérée par AWS. Vous pouvez également choisir d’utiliser votre propre AWS KMS key. Si vous utilisez votre propre clé KMS, vous devez disposer des autorisations suivantes sur la clé KMS. + km : CreateGrant + km : DescribeKey Pour plus d’informations, consultez [Concepts d’AWS Key Management Service](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/concepts.html#master_keys). Vos images source ne sont pas affectées. Vous pouvez utiliser le chiffrement côté serveur KMS (SSE-KMS) pour chiffrer les images d’entraînement et de test de votre compartiment Amazon S3, avant qu’elles ne soient copiées par Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. Pour autoriser les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition à accéder à vos images AWS , votre compte doit disposer des autorisations suivantes sur la clé KMS. + km : GenerateDataKey + kms:Decrypt Pour plus d’informations, consultez [Utilisation du chiffrement côté serveur avec des clés AWS KMS (SSE-KMS)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingKMSEncryption.html). Une fois que vous avez entraîné un modèle, vous pouvez évaluer ses performances et l’améliorer. Pour plus d’informations, consultez [Amélioration d’un modèle entraîné Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](improving-model.md). Pour connaître les autres tâches possibles avec un modèle, telles que le balisage, consultez [Gestion d’un modèle Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](managing-model.md). **Topics** + [Entraînement d’un modèle (console)](#tm-console) + [Entraînement d’un modèle (kit SDK)](#tm-sdk) ## Entraînement d’un modèle (console) Vous pouvez utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour entraîner un modèle. L’entraînement nécessite un projet comprenant un jeu de données d’entraînement et un jeu de données de test. Si votre projet ne dispose pas d’un jeu de données de test, la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition divise le jeu de données d’entraînement pendant l’entraînement afin d’en créer un pour votre projet. Les images choisies constituent un échantillon représentatif et ne sont pas utilisées dans le jeu de données d’entraînement. Nous vous recommandons de diviser votre jeu de données d’entraînement uniquement si vous ne disposez pas d’un jeu de données de test que vous pouvez utiliser. La division d’un jeu de données d’entraînement réduit le nombre d’images disponibles pour l’entraînement. **Note** Le temps nécessaire à l’entraînement d’un modèle vous est facturé. Pour plus d’informations, consultez [Heures d’entraînement](https://aws.amazon.com/rekognition/pricing/#Amazon_Rekognition_Custom_Labels_pricing). **Pour entraîner votre modèle (console)** 1. Ouvrez la console Amazon Rekognition à l'adresse. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) 1. Choisissez **Utiliser Custom Labels**. 1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez **Projets**. 1. Sur la page **Projets**, choisissez le projet qui contient le modèle que vous souhaitez entraîner. 1. Sur la page **Projet**, sélectionnez **Entraîner un modèle**. ![\[Bouton « Mode entraînement » pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique sur le jeu de données du projet en cours.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/tutorial-train-model.jpg) 1. (Facultatif) Si vous souhaitez utiliser votre propre clé de chiffrement AWS KMS, procédez comme suit : 1. Dans **Chiffrement des données d’image**, choisissez **Personnaliser les paramètres de chiffrement (avancé)**. 1. Dans **encryption.aws\$1kms\$1key**, saisissez l’Amazon Resource Name (ARN) de votre clé, ou choisissez une clé AWS KMS existante. Pour créer une clé, choisissez **Créer une clé AWS KMS**. 1. (Facultatif) Si vous souhaitez ajouter des balises à votre modèle, procédez comme suit : 1. Dans la section **Balises**, choisissez **Ajouter une balise**. 1. Saisissez : 1. Le nom de la clé dans le champ **Clé**. 1. La valeur de la clé dans le champ **Valeur**. 1. Pour ajouter d’autres balises, répétez les étapes 6a et 6b. 1. (Facultatif) Si vous souhaitez supprimer une balise, choisissez **Supprimer** en regard de la balise que vous souhaitez supprimer. Si vous supprimez une balise précédemment enregistrée, elle sera supprimée lorsque vous enregistrerez vos modifications. 1. Sur la page **Entraîner un modèle**, choisissez **Entraîner un modèle**. L’Amazon Resource Name (ARN) de votre projet doit se trouver dans la zone d’édition **Choisir un projet**. Dans le cas contraire, saisissez l’ARN de votre projet. ![\[Bouton Train model pour commencer à entraîner un modèle d'IA sur le service Amazon Rekognition Custom Labels.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/tutorial-train-model-page-train-model.jpg) 1. Dans la boîte de dialogue **Voulez-vous entraîner votre modèle ?**, choisissez **Entraîner un modèle**. ![\[Page de configuration du modèle de train affichant le bouton Modèle de train.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/tutorial-dialog-train-model.jpg) 1. Dans la section **Modèles** de la page du projet, vous pouvez vérifier si l’entraînement est en cours dans la colonne `Model Status`. L’entraînement d’un modèle peut nécessiter un certain temps. ![\[État du modèle indiquant « TRAINING_IN_PROGRESS » indiquant que le modèle est en cours d'entraînement.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/tutorial-training-progress.jpg) 1. Une fois l’entraînement terminé, choisissez le nom du modèle. L’entraînement est terminé lorsque le statut du modèle est **TRAINING\$1COMPLETED**. En cas d’échec de l’entraînement, consultez [Débogage d’un entraînement de modèle en échec](tm-debugging.md). ![\[Interface affichant un modèle entraîné et le statut TRAINING_COMPLETED, indiquant que le modèle est prêt à être exécuté.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/get-started-choose-model.jpg) 1. Étape suivante : Évaluer votre modèle. Pour plus d’informations, consultez [Amélioration d’un modèle entraîné Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](improving-model.md). ## Entraînement d’un modèle (kit SDK) Vous entraînez un mannequin en appelant [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion). Pour entraîner un modèle, les informations suivantes sont nécessaires : + Nom : nom unique de la version du modèle. + ARN du projet : Amazon Resource Name (ARN) du projet qui gère le modèle. + Emplacement des résultats de l’entraînement : emplacement du compartiment Amazon S3 dans lequel les résultats de l’entraînement sont enregistrés. Vous pouvez utiliser l’emplacement du compartiment Amazon S3 de la console ou choisir un autre emplacement. Nous vous recommandons de choisir un autre emplacement, car cela vous permet de définir des autorisations et d’éviter d’éventuels conflits d’appellation avec les résultats d’entraînement obtenus à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. L’entraînement utilise les jeux de données d’entraînement et de test associés au projet. Pour plus d’informations, consultez [Gestion des jeux de données](managing-dataset.md). **Note** Vous pouvez éventuellement spécifier des fichiers manifestes de jeux de données d’entraînement et de test qui sont externes à un projet. Si vous ouvrez la console après avoir entraîné un modèle avec des fichiers manifestes externes, Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition crée les jeux de données pour vous en utilisant le dernier jeu de fichiers manifestes utilisé pour l’entraînement. Vous ne pouvez plus entraîner une version de modèle pour le projet en spécifiant des fichiers manifestes externes. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [CreatePrjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion). La réponse de `CreateProjectVersion` est un ARN que vous utilisez pour identifier la version du modèle dans les demandes ultérieures. Vous pouvez également utiliser l’ARN pour sécuriser la version du modèle. Pour plus d’informations, consultez [Sécurisation des projets Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](sc-introduction.md#sc-resources). L’entraînement d’une version de modèle peut nécessiter un certain temps. Les exemples Python et Java présentés dans cette section utilisent des programmes d’attente pour attendre la fin de l’entraînement. Un programme d’attente est un utilitaire qui attend qu’un statut particulier survienne. Vous pouvez également obtenir le statut actuel de l’entraînement en appelant `DescribeProjectVersions`. L’entraînement est terminé lorsque la valeur du champ `Status` est `TRAINING_COMPLETED`. Une fois l’entraînement terminé, vous pouvez évaluer la qualité du modèle en passant en revue les résultats de l’évaluation. ### Entraînement d’un modèle (kit SDK) L’exemple suivant explique comment entraîner un modèle en utilisant les jeux de données d’entraînement et de test associés à un projet. **Pour entraîner un modèle (kit SDK)** 1. Si ce n'est pas déjà fait, installez et configurez le AWS CLI et le AWS SDKs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étape 4 : configurer le AWS CLI et AWS SDKs](su-awscli-sdk.md). 1. Utilisez l’exemple de code suivant pour entraîner un projet. ------ #### [ AWS CLI ] L’exemple suivant crée un modèle. Le jeu de données d’entraînement est divisé pour créer le jeu de données de test. Remplacez les éléments suivants : + `my_project_arn` par l’Amazon Resource Name (ARN) du projet. + `version_name` par un nom de version unique de votre choix. + `output_bucket` par le nom du compartiment Amazon S3 dans lequel Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition enregistre les résultats de l’entraînement. + `output_folder` par le nom du dossier dans lequel les résultats de l’entraînement sont enregistrés. + (Paramètre facultatif) `--kms-key-id` par l’identifiant de votre clé principale client AWS Key Management Service. ``` aws rekognition create-project-version \ --project-arn project_arn \ --version-name version_name \ --output-config '{"S3Bucket":"output_bucket", "S3KeyPrefix":"output_folder"}' \ --profile custom-labels-access ``` ------ #### [ Python ] L’exemple suivant crée un modèle. Fournissez les arguments de ligne de commande suivants : + `project_arn` : Amazon Resource Name (ARN) du projet. + `version_name` : nom de version unique pour le modèle de votre choix. + `output_bucket` : nom du compartiment Amazon S3 dans lequel Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition enregistre les résultats de l’entraînement. + `output_folder` : nom du dossier dans lequel les résultats de l’entraînement sont enregistrés. Vous pouvez éventuellement fournir les paramètres de ligne de commande suivants pour associer une balise à votre modèle : + `tag` : nom de la balise que vous souhaitez associer au modèle. + `tag_value` : valeur de la balise. ``` #Copyright 2023 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. #PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-custom-labels-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.) import argparse import logging import json import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def train_model(rek_client, project_arn, version_name, output_bucket, output_folder, tag_key, tag_key_value): """ Trains an Amazon Rekognition Custom Labels model. :param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client. :param project_arn: The ARN of the project in which you want to train a model. :param version_name: A version for the model. :param output_bucket: The S3 bucket that hosts training output. :param output_folder: The path for the training output within output_bucket :param tag_key: The name of a tag to attach to the model. Pass None to exclude :param tag_key_value: The value of the tag. Pass None to exclude """ try: #Train the model status="" logger.info("training model version %s for project %s", version_name, project_arn) output_config = json.loads( '{"S3Bucket": "' + output_bucket + '", "S3KeyPrefix": "' + output_folder + '" } ' ) tags={} if tag_key is not None and tag_key_value is not None: tags = json.loads( '{"' + tag_key + '":"' + tag_key_value + '"}' ) response=rek_client.create_project_version( ProjectArn=project_arn, VersionName=version_name, OutputConfig=output_config, Tags=tags ) logger.info("Started training: %s", response['ProjectVersionArn']) # Wait for the project version training to complete. project_version_training_completed_waiter = rek_client.get_waiter('project_version_training_completed') project_version_training_completed_waiter.wait(ProjectArn=project_arn, VersionNames=[version_name]) # Get the completion status. describe_response=rek_client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn, VersionNames=[version_name]) for model in describe_response['ProjectVersionDescriptions']: logger.info("Status: %s", model['Status']) logger.info("Message: %s", model['StatusMessage']) status=model['Status'] logger.info("finished training") return response['ProjectVersionArn'], status except ClientError as err: logger.exception("Couldn't create model: %s", err.response['Error']['Message'] ) raise def add_arguments(parser): """ Adds command line arguments to the parser. :param parser: The command line parser. """ parser.add_argument( "project_arn", help="The ARN of the project in which you want to train a model" ) parser.add_argument( "version_name", help="A version name of your choosing." ) parser.add_argument( "output_bucket", help="The S3 bucket that receives the training results." ) parser.add_argument( "output_folder", help="The folder in the S3 bucket where training results are stored." ) parser.add_argument( "--tag_name", help="The name of a tag to attach to the model", required=False ) parser.add_argument( "--tag_value", help="The value for the tag.", required=False ) def main(): logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") try: # Get command line arguments. parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS) add_arguments(parser) args = parser.parse_args() print(f"Training model version {args.version_name} for project {args.project_arn}") # Train the model. session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access') rekognition_client = session.client("rekognition") model_arn, status=train_model(rekognition_client, args.project_arn, args.version_name, args.output_bucket, args.output_folder, args.tag_name, args.tag_value) print(f"Finished training model: {model_arn}") print(f"Status: {status}") except ClientError as err: logger.exception("Problem training model: %s", err) print(f"Problem training model: {err}") except Exception as err: logger.exception("Problem training model: %s", err) print(f"Problem training model: {err}") if __name__ == "__main__": main() ``` ------ #### [ Java V2 ] L’exemple suivant entraîne un modèle. Fournissez les arguments de ligne de commande suivants : + `project_arn` : Amazon Resource Name (ARN) du projet. + `version_name` : nom de version unique pour le modèle de votre choix. + `output_bucket` : nom du compartiment Amazon S3 dans lequel Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition enregistre les résultats de l’entraînement. + `output_folder` : nom du dossier dans lequel les résultats de l’entraînement sont enregistrés. ``` /* Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ package com.example.rekognition; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.waiters.WaiterResponse; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectVersionRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectVersionResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeProjectVersionsRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeProjectVersionsResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.OutputConfig; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.ProjectVersionDescription; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.waiters.RekognitionWaiter; import java.util.Optional; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; public class TrainModel { public static final Logger logger = Logger.getLogger(TrainModel.class.getName()); public static String trainMyModel(RekognitionClient rekClient, String projectArn, String versionName, String outputBucket, String outputFolder) { try { OutputConfig outputConfig = OutputConfig.builder().s3Bucket(outputBucket).s3KeyPrefix(outputFolder).build(); logger.log(Level.INFO, "Training Model for project {0}", projectArn); CreateProjectVersionRequest createProjectVersionRequest = CreateProjectVersionRequest.builder() .projectArn(projectArn).versionName(versionName).outputConfig(outputConfig).build(); CreateProjectVersionResponse response = rekClient.createProjectVersion(createProjectVersionRequest); logger.log(Level.INFO, "Model ARN: {0}", response.projectVersionArn()); logger.log(Level.INFO, "Training model..."); // wait until training completes DescribeProjectVersionsRequest describeProjectVersionsRequest = DescribeProjectVersionsRequest.builder() .versionNames(versionName) .projectArn(projectArn) .build(); RekognitionWaiter waiter = rekClient.waiter(); WaiterResponse waiterResponse = waiter .waitUntilProjectVersionTrainingCompleted(describeProjectVersionsRequest); Optional optionalResponse = waiterResponse.matched().response(); DescribeProjectVersionsResponse describeProjectVersionsResponse = optionalResponse.get(); for (ProjectVersionDescription projectVersionDescription : describeProjectVersionsResponse .projectVersionDescriptions()) { System.out.println("ARN: " + projectVersionDescription.projectVersionArn()); System.out.println("Status: " + projectVersionDescription.statusAsString()); System.out.println("Message: " + projectVersionDescription.statusMessage()); } return response.projectVersionArn(); } catch (RekognitionException e) { logger.log(Level.SEVERE, "Could not train model: {0}", e.getMessage()); throw e; } } public static void main(String args[]) { String versionName = null; String projectArn = null; String projectVersionArn = null; String bucket = null; String location = null; final String USAGE = "\n" + "Usage: " + " \n\n" + "Where:\n" + " project_arn - The ARN of the project that you want to use. \n\n" + " version_name - A version name for the model.\n\n" + " output_bucket - The S3 bucket in which to place the training output. \n\n" + " output_folder - The folder within the bucket that the training output is stored in. \n\n"; if (args.length != 4) { System.out.println(USAGE); System.exit(1); } projectArn = args[0]; versionName = args[1]; bucket = args[2]; location = args[3]; try { // Get the Rekognition client. RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access")) .region(Region.US_WEST_2) .build(); // Train model projectVersionArn = trainMyModel(rekClient, projectArn, versionName, bucket, location); System.out.println(String.format("Created model: %s for Project ARN: %s", projectVersionArn, projectArn)); rekClient.close(); } catch (RekognitionException rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } } } ``` ------ 1. En cas d’échec de l’entraînement, consultez [Débogage d’un entraînement de modèle en échec](tm-debugging.md).