API を使用してカスタムワークフローを作成する - Amazon SageMaker AI

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API を使用してカスタムワークフローを作成する - Amazon SageMaker AI

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API を使用してカスタムワークフローを作成する

注記

Amazon SageMaker Ground Truth は新規顧客に公開されなくなりました。既存のお客様は、引き続き通常どおりサービスを使用できます。 AWS は引き続き Ground Truth のセキュリティと可用性の向上に投資しますが、新機能を導入する予定はありません。

カスタム UI テンプレート (ステップ 2) と Lambda 関数の処理 (ステップ 3) を作成したときに、ファイル名形式が <FileName>.liquid.html のテンプレートをAmazon S3 バケットに配置する必要があります。CreateLabelingJob アクションを使用してタスクを設定します。S3 の <filename>.liquid.html ファイルに保存されたカスタムテンプレート (「カスタムワーカータスクテンプレートの作成」) の場所を、HumanTaskConfig オブジェクト内の UiConfig オブジェクトにある UiTemplateS3Uri フィールドの値として使用します。

で説明されている AWS Lambda タスクの場合を使用したカスタムラベル付けワークフローでのデータの処理 AWS Lambda、注釈後タスクの ARN が AnnotationConsolidationLambdaArnフィールドの値として使用され、注釈前タスクが の値として使用されます。 PreHumanTaskLambdaArn.