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Elaborazione dei dati in un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato con AWS Lambda - Amazon SageMaker AI

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Elaborazione dei dati in un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato con AWS Lambda

In questo argomento sono disponibili informazioni su come implementare funzioni AWS Lambda opzionali durante la creazione di un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato. È possibile specificare due tipi di funzioni Lambda da utilizzare con il flusso di lavoro di etichettatura personalizzato.

  • Pre-annotation Lambda: questa funzione preelabora ogni oggetto di dati inviato al processo di etichettatura prima di inviarlo ai lavoratori.

  • Post-annotation Lambda: questa funzione elabora i risultati una volta che i lavoratori inviano un'attività. Se si specificano più worker per oggetto dati, questa funzione può includere la logica per consolidare le annotazioni.

Se sei un nuovo utente di Lambda e Ground Truth, ti consigliamo di utilizzare le pagine di questa sezione secondo quanto segue:

  1. Innanzitutto, consulta Utilizzo di funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione.

  2. Quindi, utilizza la pagina Aggiungere le autorizzazioni necessarie per l'utilizzo AWS Lambda con Ground Truth per scoprire i requisiti in materia di sicurezza e autorizzazione per utilizzare le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione in un processo di etichettatura personalizzato Ground Truth.

  3. È quindi necessario visitare la console Lambda o utilizzare le API di Lambda per creare le proprie funzioni. Usa la sezione Creare funzioni Lambda utilizzando i modelli Ground Truth per scoprire come creare funzioni Lambda.

  4. Per scoprire come testare la funzione Lambda, consulta Testare le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione.

  5. Dopo aver creato le funzioni Lambda di pre-elaborazione e post-elaborazione, selezionale nella sezione Funzioni Lambda visualizzata dopo l'editor di codice per il tuo HTML personalizzato nella tua console Ground Truth. Per scoprire come utilizzare queste funzioni in una richiesta API CreateLabelingJob, consulta Creare un processo di etichettatura (API).

Per un tutorial sul flusso di lavoro di etichettatura personalizzato che includa esempi di funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione, consulta Modello demo: annotazione di immagini con crowd-bounding-box.

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