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# Analyse en bloc
Amazon Rekognition Bulk Analysis vous permet de traiter une grande collection d'images de manière asynchrone en utilisant un fichier manifeste avec l'opération. [StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html) La sortie de chaque image individuelle correspond à la sortie renvoyée par l’opération que vous utilisez pour l’analyse.
Actuellement, Rekognition prend en charge l'analyse par le biais de cette opération. [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html)
Le nombre d’images traitées avec succès par la tâche vous sera facturé. Les résultats d’une tâche terminée sont envoyés dans un compartiment Amazon S3 spécifié.
Notez que l’analyse en bloc ne prend pas en charge l’intégration Amazon A2I.
L'API peut détecter les types de contenu animés ou illustrés, et les informations relatives au type de contenu détecté sont renvoyées dans le cadre de la réponse.
**Topics**
+ [Traitement d’images en bloc](to-process-images-in-bulk.md)
+ [Manifestes de sortie d'analyse en bloc](bulk-analysis-output-manifests.md)
+ [Type de contenu](bulk-analysis-content-type.md)
+ [Vérification des prédictions et des adaptateurs d'entraînement](bulk-analysis-pred-verify.md)
# Traitement d’images en bloc
Vous pouvez démarrer une nouvelle tâche d'analyse en bloc en soumettant un fichier manifeste et en appelant l' StartMediaAnalysisJob opération. Le fichier manifeste d’entrée contient des références à des images d’un compartiment Amazon S3 et est formaté comme suit :
```
{"source-ref": "s3://foo/bar/1.jpg"}
```
## Pour créer une tâche d’analyse en bloc (CLI)
1. Si vous ne l’avez pas déjà fait :
1. Créez ou mettez à jour un utilisateur avec `AmazonRekognitionFullAccess` et autorisations `AmazonS3ReadOnlyAccess`. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étape 1 : configurer un compte AWS et créer un utilisateur](setting-up.md#setting-up-iam).
1. Installez et configurez le AWS CLI et le AWS SDKs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étape 2 : configurer le AWS CLI et AWS SDKs](setup-awscli-sdk.md).
1. Téléchargez des images dans votre compartiment S3.
Pour en savoir plus, consultez [Chargement d’objets dans Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon Simple Storage Service*.
1. Utilisez les commandes suivantes pour créer et récupérer des tâches d’analyse en bloc.
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#### [ CLI ]
Utilisez la commande suivante pour appeler l'[StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html)opération à des fins d'analyse avec l' DetectModerationLabels opération :
```
# Requests
# Starting DetectModerationLabels job with default settings
aws rekognition start-media-analysis-job \
--operations-config "DetectModerationLabels={MinConfidence='1'}" \
--input "S3Object={Bucket=amzn-s3-demo-source-bucket,Name=my-input.jsonl}" \
--output-config "S3Bucket=amzn-s3-demo-destination-bucket;,S3KeyPrefix=my-results"
```
Vous pouvez obtenir des informations sur une tâche donnée, telles que le chemin Amazon S3 du compartiment dans lequel les résultats et les fichiers récapitulatifs sont stockés, à l'aide de cette [GetMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetMediaAnalysisJob.html)opération. Vous lui fournissez un numéro de poste renvoyé par StartMediaAnalysisJob ou ListMediaAnalysisJob. Les informations relatives aux différentes tâches ne sont conservées que pendant un an.
```
# Request
aws rekognition get-media-analysis-job \
--job-id customer-job-id
```
Vous pouvez répertorier toutes vos analyses groupées à l'aide de l'opération de [ListMediaAnalysisJobs](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListMediaAnalysisJobs.html)tâche, qui renvoie des pages de tâches. Avec l’argument `max-results`, vous pouvez spécifier le nombre maximum de tâches à renvoyer par page, limité à la valeur de `max-results`. Un maximum de 100 résultats sont renvoyés par page. Les informations relatives aux différentes tâches ne sont conservées que pendant un an.
```
# Request
# Specify number of jobs to return per page, limited to max-results.
aws rekognition list-media-analysis-jobs --max-results 1
```
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# Manifestes de sortie d'analyse en bloc
La tâche d’analyse en bloc génère un fichier manifeste de sortie contenant les résultats de la tâche, ainsi qu’un résumé du manifeste contenant des statistiques et des détails sur les erreurs éventuelles lors du traitement des entrées du manifeste d’entrée.
Si des entrées dupliquées ont été incluses dans le manifeste d’entrée, la tâche ne tente pas de filtrer les entrées uniques, et traite à la place toutes les entrées fournies.
Le fichier manifeste de sortie est formaté comme suit :
```
// Output manifest for content moderation
{"source-ref":"s3://foo/bar/1.jpg", "detect-moderation-labels": {"ModerationLabels":[],"ModerationModelVersion":"7.0","ContentTypes":[{"Confidence":72.7257,"Name":"Animated"}]}}
```
Le résumé du manifeste de sortie est formaté comme suit :
```
{
"version": "1.0", # Schema version, 1.0 for GA.
"statistics": {
"total-json-lines": Number, # Total number json lines (images) in the input manifest.
"valid-json-lines": Number, # Total number of JSON Lines (images) that contain references to valid images.
"invalid-json-lines": Number # Total number of invalid JSON Lines. These lines were not handled.
},
"errors": [
{
"line-numer": Number, # The number of the line in the manifest where the error occured.
"source-ref": "String", # Optional. Name of the file if was parsed.
"code": "String", # Error code.
"message": "String" # Description of the error.
}
]
}
```
# Type de contenu
Les informations relatives au type de contenu multimédia analysé par StartMediaAnalysisJob opération sont renvoyées par l' GetMediaAnalysisJob opération. ContentType peut appartenir à l'une des deux catégories suivantes :
+ Contenu animé, qui inclut les jeux vidéo et les animations (par exemple, dessins animés, bandes dessinées, mangas, anime).
+ Contenu illustré, qui comprend des dessins, des peintures et des croquis.
# Vérification des prédictions et des adaptateurs d'entraînement
L’analyse en bloc peut également être utilisée via la [Console Rekognition](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) pour obtenir des prédictions pour un lot d’images, vérifier ces prédictions, puis créer un adaptateur à l’aide des prédictions vérifiées. Les adaptateurs vous permettent d’améliorer la précision de toutes les opérations de Rekognition prises en charge.
À l’heure actuelle, vous pouvez créer des adaptateurs à utiliser avec la fonctionnalité de modération personnalisée de Rekognition. En créant un adaptateur et en le fournissant à l'[DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html)opération, vous pouvez obtenir une meilleure précision pour les tâches de modération du contenu liées à votre cas d'utilisation spécifique.
Pour plus d’informations sur la modération personnalisée, consultez [Amélioration de la précision grâce à la modération personnalisée](moderation-custom-moderation.md). Consultez [Analyse et vérification en bloc](adapters-bulk-analysis.md) pour savoir comment vérifier les prédictions établies à l’aide de l’analyse en bloc. Pour un didacticiel expliquant comment utiliser la console Rekognition pour vérifier les prédictions et créer un adaptateur, consultez [Tutoriel sur l’adaptateur de modération personnalisé](using-adapters-tutorial.md).