Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Automatizzare la configurazione dei dati per i processi di etichettatura Puoi utilizzare la configurazione automatica dei dati per creare file manifest per i tuoi processi di etichettatura nella console Ground Truth utilizzando immagini, video, frame video, file di testo (.txt) e file con valori separati da virgole (.csv) archiviati in Amazon S3. Quando utilizzi la configurazione automatica dei dati, specifichi una posizione Amazon S3 in cui sono archiviati i dati di input e il tipo di dati di input, e Ground Truth cerca i file che corrispondono a quel tipo nella posizione specificata. **Nota** Ground Truth non utilizza una AWS KMS chiave per accedere ai dati di input né per scrivere il file manifest di input nella posizione Amazon S3 specificata. L'utente o il ruolo che crea il processo di etichettatura deve disporre delle autorizzazioni per accedere ai dati di input in Amazon S3. Prima di utilizzare la procedura seguente, assicurati che le immagini o i file di input siano formattati correttamente: + File di immagine: i file di immagine devono rispettare i limiti di dimensione e risoluzione elencati nelle tabelle disponibili in [Quote di dimensione dei file di input](input-data-limits.md#input-file-size-limit). + File di testo: i dati di testo possono essere memorizzati in uno o più file .txt. Ogni elemento che vuoi etichettare deve essere separato da un'interruzione di riga standard. + File CSV: i dati di testo possono essere memorizzati in uno o più file .csv. Ogni elemento che vuoi etichettare deve trovarsi in una riga separata. + Video: i file video possono essere in uno dei seguenti formati: .mp4, .ogg e.webm. Se desideri estrarre frame video dai tuoi file video per il rilevamento o il monitoraggio di oggetti, consulta [Fornire file video](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction). + Frame video: i frame video sono immagini estratte da un video. Tutte le immagini estratte da un singolo video vengono chiamate *sequenze di frame video*. Ogni sequenza di frame video deve avere chiavi di prefisso univoche in Amazon S3. Per informazioni, consulta [Fornire fotogrammi video](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-video-provide-frames). Per questo tipo di dati, consulta [Configurare in modo automatico i dati di input nei frame video](sms-video-automated-data-setup.md) **Importante** Per i processi di rilevamento di oggetti con frame video e di monitoraggio di oggetti con frame video, consulta [Configurare in modo automatico i dati di input nei frame video](sms-video-automated-data-setup.md) per informazioni su come utilizzare la configurazione automatica dei dati. Segui queste istruzioni per configurare automaticamente la connessione del set di dati di input con Ground Truth. **Connetti automaticamente i dati in Amazon S3 con Ground Truth** 1. Vai alla pagina **Create labelling job** nella console Amazon SageMaker AI all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). Questo link ti porta nella regione della Virginia del Nord ( AWS us-east-1). Se i dati di input si trovano in un bucket Amazon S3 in un'altra Regione, passa a quella Regione. Per cambiare la tua AWS regione, nella [barra di navigazione](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/getting-started.html#select-region), scegli il nome della regione attualmente visualizzata. 1. Seleziona **Crea processo di etichettatura**. 1. Inserisci un **Nome processo**. 1. Nella sezione **Configurazione dei dati di input**, seleziona **Configurazione automatica dei dati**. 1. Inserisci un URI Amazon S3 per la **posizione S3 per i set di dati di input**. 1. Specifica la **posizione S3 per i set di dati di output**. I dati di output vengono archiviati qui. 1. Scegli il tuo **Tipo di dati** utilizzando l'elenco a discesa. 1. Utilizza il menu a discesa in **Ruolo IAM** per selezionare un ruolo di esecuzione. Se selezioni **Crea un nuovo ruolo**, specifica i bucket S3 Amazon a cui desideri concedere l'autorizzazione di accesso a questo ruolo. Questo ruolo deve avere l'autorizzazione ad accedere ai bucket S3 specificati nelle fasi 5 e 6. 1. Seleziona **Configurazione dei dati completa**. Questo crea un manifest di input nella posizione Amazon S3 per i set di dati di input specificati nella fase 5. Se stai creando un processo di etichettatura utilizzando l' SageMaker API o un AWS SDK AWS CLI, utilizza l'URI di Amazon S3 per questo file manifest di input come input per il parametro. `ManifestS3Uri` La seguente GIF mostra come utilizzare la configurazione automatica dei dati per i dati delle immagini. Questo esempio creerà un file, `dataset-YYMMDDTHHMMSS.manifest` nel bucket S3 Amazon `example-groundtruth-images` dove `YYMMDDTHHmmSS` indica anno (`YY`), mese (`MM`), giorno (`DD`) e ora (`HH`), minuti (`mm`) e secondi (`ss`), in cui è stato creato il file manifest di input. ![\[GIF che mostra come utilizzare la configurazione automatica per i dati delle immagini.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/sms/gifs/automated-data-setup.gif)