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# AWS CLI 및 SDKs를 사용하여 어댑터 관리
Rekognition을 사용하면 사전 훈련된 컴퓨터 비전 모델을 활용하는 여러 기능을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델을 사용하면 레이블 감지 및 콘텐츠 조절과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 어댑터를 사용하여 이러한 특정 모델을 사용자 정의할 수도 있습니다.
Rekognition의 프로젝트 생성 및 프로젝트 관리 API(예: [CreateProject](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProject.html) 및 [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion.html))를 사용하여 어댑터를 만들고 교육할 수 있습니다. 다음 페이지에서는 AWS 콘솔, 선택한 AWS SDK 또는 AWS CLI를 사용하여 API 작업을 사용하여 어댑터를 생성, 훈련 및 관리하는 방법을 설명합니다.
어댑터를 훈련시킨 후에는 지원되는 기능을 사용하여 추론을 실행할 때 어댑터를 사용할 수 있습니다. 어댑터는 현재 콘텐츠 조절 기능을 사용할 때 지원됩니다.
AWS SDK를 사용하여 어댑터를 훈련할 때는 매니페스트 파일 형식으로 실제 레이블(이미지 주석)을 제공해야 합니다. 또는 Rekognition 콘솔을 사용하여 어댑터를 만들고 훈련할 수 있습니다.
**참고**
어댑터는 복사할 수 없습니다. Rekognition Custom Labels 프로젝트 버전만 복사할 수 있습니다.
**Topics**
+ [어댑터 상태](#managing-adapters-project-versions-statuses)
+ [프로젝트 생성](managing-adapters-create-project.md)
+ [프로젝트 설명](managing-adapters-describe-projects.md)
+ [프로젝트 삭제](managing-adapters-delete-project.md)
+ [프로젝트 버전 생성](managing-adapters-create-project-version.md)
+ [프로젝트 버전 설명](managing-adapters-describe-project.md)
+ [프로젝트 버전 삭제](managing-adapters-delete-project-version.md)
## 어댑터 상태
사용자 지정 조절 어댑터(프로젝트 버전)는 다음 상태 중 하나일 수 있습니다.
+ TRAINING\$1IN\$1PROGRESS - 어댑터는 사용자가 훈련 문서로 제공한 파일에 대해 훈련 중입니다.
+ TRAINING\$1COMPLETED - 어댑터가 훈련을 성공적으로 완료했으며 성능을 검토할 준비가 되었습니다.
+ TRAINING\$1FAILED - 어댑터가 어떤 이유로 훈련을 완료하지 못했습니다. 장애 원인에 대한 자세한 내용은 출력 매니페스트 파일 및 출력 매니페스트 요약을 검토하세요.
+ DELETING - 어댑터를 삭제 중입니다.
+ DEPRECATED - 어댑터가 이전 버전의 콘텐츠 조절 기본 모델에 대해 훈련되었습니다. 유예 기간 내에 있으며 새 기본 모델 버전 출시 후 60\$190일 이내에 만료됩니다. 유예 기간 동안 어댑터를 사용하여 [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html) 또는 [StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html) API 작업을 추론할 수 있습니다. 어댑터의 만료 날짜는 사용자 지정 조절 콘솔을 참조하세요.
+ EXPIRED - 어댑터가 이전 버전의 콘텐츠 조절 기본 모델에 대해 훈련되었으며, 더 이상 DetectModerationLabels 또는 StartMediaAnalysisJob API 작업으로 사용자 지정 결과를 얻는 데 사용할 수 없습니다. 추론 요청에 만료된 어댑터가 지정된 경우 해당 어댑터는 무시되고 대신 최신 버전의 사용자 지정 조절 기본 모델에서 응답이 반환됩니다.
# 프로젝트 생성
[CreateProject](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProject.html) 작업을 통해 Rekognition의 레이블 감지 작업을 위한 어댑터를 넣을 프로젝트를 만들 수 있습니다. 프로젝트는 리소스 그룹이며 DetectModerationLabels와 같은 레이블 탐지 작업의 경우 프로젝트를 통해 기본 Rekognition 모델을 사용자 지정하는 데 사용할 수 있는 어댑터를 저장할 수 있습니다. CreateProject를 간접 호출할 때는 만들려는 프로젝트의 이름을 ProjectName 인수에 입력합니다.
AWS 콘솔을 사용하여 프로젝트를 생성하려면:
+ Rekognition 콘솔에 로그인합니다.
+ **사용자 지정 조절**을 클릭합니다.
+ **프로젝트 생성**을 선택합니다.
+ **새 프로젝트 생성** 또는 **기존 프로젝트에 추가**를 선택합니다.
+ **프로젝트 이름**을 추가합니다.
+ **어댑터 이름**을 추가합니다.
+ 필요한 경우 설명을 추가합니다.
+ 훈련 이미지를 가져오는 방법(매니페스트 파일, S3 버킷 또는 컴퓨터)을 선택합니다.
+ 훈련 데이터를 자동 분할할지 아니면 매니페스트 파일을 가져올지 선택합니다.
+ 프로젝트를 자동으로 업데이트할지 여부를 선택합니다.
+ **프로젝트 생성**을 클릭합니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트를 생성하려면:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트를 생성합니다.
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#### [ CLI ]
```
# Request
# Creating Content Moderation Project
aws rekognition create-project \
--project-name "project-name" \
--feature CONTENT_MODERATION \
--auto-update ENABLED
--profile profile-name
```
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# 프로젝트 설명
[DescribeProjects](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjects.html) API를 사용하여 프로젝트에 연결된 모든 어댑터에 대한 정보를 포함하여 프로젝트에 대한 정보를 가져올 수 있습니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트를 설명하는 방법:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트를 설명합니다.
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#### [ CLI ]
```
# Request
# Getting CONTENT_MODERATION project details
aws rekognition describe-projects \
--features CONTENT_MODERATION
--profile profile-name
```
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# 프로젝트 삭제
Rekognition 콘솔을 사용하거나 [DeleteProject](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteProject.html) API를 직접 호출하여 프로젝트를 삭제할 수 있습니다. 프로젝트를 삭제하려면 먼저 연결된 어댑터를 모두 삭제해야 합니다. 삭제된 프로젝트 또는 모델은 복구할 수 없습니다.
AWS 콘솔을 사용하여 프로젝트를 삭제하려면:
+ Rekognition 콘솔에 로그인합니다.
+ **사용자 지정 조절**을 클릭합니다.
+ 프로젝트와 연결된 모든 어댑터를 삭제해야 프로젝트 자체를 삭제할 수 있습니다. 어댑터를 선택한 다음 **삭제**를 선택하여 프로젝트와 연결된 어댑터를 모두 삭제합니다.
+ 프로젝트를 선택한 다음 **삭제** 버튼을 선택합니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트를 삭제하려면:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트를 삭제합니다.
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#### [ CLI ]
```
aws rekognition delete-project
--project-arn project_arn \
--profile profile-name
```
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# 프로젝트 버전 생성
[CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion.html) 작업을 사용하여 배포할 어댑터를 훈련시킬 수 있습니다. CreateProjectVersion은 먼저 프로젝트와 연결된 어댑터의 새 버전을 생성한 다음 어댑터 훈련을 시작합니다. CreateProjectVersion에서 보내는 응답은 모델 버전에 대한 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다. 훈련을 완료하는 데 다소 시간이 걸립니다. DescribeProjectVersions를 직접 호출하여 현재 상태를 가져올 수 있습니다. 모델을 훈련할 때 Rekognition은 프로젝트와 연결된 훈련 및 테스트 데이터 세트를 사용합니다. 콘솔을 사용하여 데이터 세트를 생성합니다. 자세한 내용은 데이터 세트에 관한 섹션을 참조하세요.
Rekognition 콘솔을 사용하여 프로젝트 버전을 생성하려면
+ AWS Rekognition 콘솔에 로그인합니다.
+ 사용자 지정 조절을 클릭합니다.
+ 프로젝트를 선택합니다.
+ “프로젝트 세부 정보” 페이지에서 **어댑터 생성**을 선택합니다.
+ “프로젝트 생성” 페이지에서 프로젝트 세부 정보, 교육 이미지, 테스트 이미지에 필요한 세부 정보를 입력한 다음 **프로젝트 생성**을 선택합니다.
+ “이미지에 레이블 할당” 페이지에서 이미지에 레이블을 추가하고 완료되면 **훈련 시작**을 선택합니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트 버전을 생성하려면:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트 버전을 생성합니다.
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#### [ CLI ]
```
# Request
aws rekognition create-project-version \
--project-arn project-arn \
--training-data '{Assets=[GroundTruthManifest={S3Object="amzn-s3-demo-source-bucket",Name="manifest.json"}]}' \
--output-config S3Bucket=amzn-s3-demo-destination-bucket,S3KeyPrefix=my-results \
--feature-config "ContentModeration={ConfidenceThreshold=70}"
--profile profile-name
```
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# 프로젝트 버전 설명
[DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions.html) 작업을 사용하여 프로젝트와 연결된 어댑터를 나열하고 설명할 수 있습니다. ProjectVersionArns에서 최대 10개의 모델 버전을 지정할 수 있습니다. 값을 지정하지 않으면 프로젝트의 모든 모델 버전에 대한 설명을 반환합니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트 버전을 설명하는 방법:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트 버전을 설명합니다.
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#### [ CLI ]
```
aws rekognition describe-project-versions
--project-arn project_arn \
--version-names [versions]
```
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# 프로젝트 버전 삭제
[DeleteProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DeleteProjectVersion.html) 작업을 사용하여 프로젝트와 연결된 Rekognition 어댑터를 삭제할 수 있습니다. 실행 중이거나 훈련 중인 어댑터는 삭제할 수 없습니다. 어댑터의 상태를 확인하려면 DescribeProjectVersions 작업을 직접 호출하고 해당 작업이 반환한 상태 필드를 확인합니다. 실행 중인 어댑터를 중지하려면 StopProjectVersion을 직접 호출하세요. 모델이 훈련 중인 경우 훈련이 완료될 때까지 기다렸다가 삭제하세요. 프로젝트와 연결된 모든 어댑터를 삭제해야 프로젝트 자체를 삭제할 수 있습니다.
Rekognition 콘솔을 사용하여 프로젝트 버전을 삭제하려면
+ Rekognition 콘솔에 로그인합니다.
+ 사용자 지정 조절을 클릭합니다.
+ 프로젝트 탭에서 모든 프로젝트와 연결된 어댑터를 볼 수 있습니다. 어댑터를 선택한 다음 **삭제**를 선택합니다.
AWS CLI 및 SDK를 사용하여 프로젝트 버전을 삭제하려면:
1. 아직 설치하지 않은 경우 AWS CLI 및 AWS SDKs를 설치하고 구성합니다. 자세한 정보는 [2단계: AWS CLI 및 AWS SDKs 설정](setup-awscli-sdk.md)을 참조하십시오.
1. 다음 코드를 사용하여 프로젝트 버전을 삭제합니다.
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#### [ CLI ]
```
# Request
aws rekognition delete-project-version
--project-version-arn model_arn \
--profile profile-name
```
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