Eine menschliche Schleife löschen

Löschen eines Human Loop ändert sich ihr Status in Deleting. Wenn der menschliche Schleife gelöscht wird, steht die zugehörige menschliche Überprüfungsaufgabe den Mitarbeitern nicht mehr zur Verfügung. In einem der folgenden Fälle empfiehlt es sich möglicherweise, eine menschliche Schleife zu löschen:

• Die Vorlage für die Worker-Aufgabe, die zur Erstellung der Worker-Benutzeroberfläche verwendet wurde, wird nicht korrekt dargestellt oder funktioniert nicht wie erwartet.

• Ein einzelnes Datenobjekt wurde versehentlich mehrfach an Mitarbeiter gesendet.

• Sie benötigen kein Datenobjekt mehr, das von einem Menschen überprüft wurde.

Wenn der Status einer menschlichen Schleife lautet InProgress, müssen Sie die menschliche Schleife beenden, bevor Sie sie löschen können. Wenn Sie eine menschliche Schleife beenden, ändert sich der Status in StoppingWährend sie gestoppt wird. Wenn sich der Status auf Stopped ändert, können Sie den Human Loop löschen.

Wenn menschliche Mitarbeiter bereits an einer Aufgabe arbeiten, wenn Sie die zugehörige menschliche Schleife stoppen, ist diese Aufgabe weiterhin verfügbar, bis sie abgeschlossen ist oder abläuft. Solange die Arbeiter noch an einer Aufgabe arbeiten, ist der Status Ihrer menschlichen Schleife Stopping. Wenn diese Aufgaben abgeschlossen sind, werden die Ergebnisse in dem Amazon S3 Bucket URI gespeichert, der in Ihrem Workflow für die menschliche Überprüfung angegeben ist. Wenn die Arbeitskraft die Aufgabe verlässt, ohne Arbeit einzureichen, wird sie beendet und die Arbeitskraft kann nicht zur Aufgabe zurückkehren. Wenn kein Mitarbeiter mit der Arbeit an der Aufgabe begonnen hat, wird sie sofort beendet.

Wenn Sie das AWS Konto löschen, mit dem der Human Loop erstellt wurde, wird er gestoppt und automatisch gelöscht.

Aufbewahrung und Löschung von Human Loop Daten

Wenn ein menschlicher Mitarbeiter eine menschliche Überprüfungsaufgabe abschließt, werden die Ergebnisse in dem Amazon S3-Ausgabe-Bucket gespeichert, den Sie im Workflow für die menschliche Überprüfung angegeben haben, der zur Erstellung des Human Loop verwendet wurde. Durch das Löschen oder Stoppen einer menschlichen Schleife werden keine Antworten von Mitarbeitern aus Ihrem S3-Bucket entfernt.

Darüber hinaus speichert Amazon A2I die Eingabe- und Ausgabedaten von Human Loop aus den folgenden Gründen vorübergehend intern:

• Wenn Sie Ihre Human Loops so konfigurieren, dass ein einzelnes Datenobjekt zur Überprüfung an mehrere Mitarbeiter gesendet wird, schreibt Amazon A2I keine Ausgabedaten in Ihren S3-Bucket, bis alle Mitarbeiter die Überprüfungsaufgabe abgeschlossen haben. Amazon A2I speichert Teilantworten — Antworten von einzelnen Mitarbeitern — intern, sodass vollständige Ergebnisse in Ihren S3-Bucket geschrieben werden können.

• Wenn Sie ein qualitativ minderwertiges Ergebnis einer menschlichen Bewertung melden, kann Amazon A2I Ihr Problem untersuchen und darauf reagieren.

• Wenn Sie den Zugriff auf den S3-Ausgabe-Bucket verlieren oder ihn löschen, der im Workflow zur menschlichen Überprüfung angegeben ist, der zur Erstellung einer menschlichen Schleife verwendet wurde, und die Aufgabe bereits an einen oder mehrere Mitarbeiter gesendet wurde, benötigt Amazon A2I einen Ort, an dem die Ergebnisse der menschlichen Überprüfung vorübergehend gespeichert werden können.

Amazon A2I löscht diese Daten intern 30 Tage, nachdem der Status einer menschlichen Schleife in einen der folgenden Zustände geändert wurde: Deleted, Stopped oder Completed. Mit anderen Worten, Daten werden 30 Tage, nachdem der menschliche Kreislauf abgeschlossen, gestoppt oder gelöscht wurde, gelöscht. Darüber hinaus werden diese Daten nach 30 Tagen gelöscht, wenn Sie das AWS Konto schließen, das zur Erstellung der zugehörigen Human Loops verwendet wurde.

Anhalten und Löschen einer Flussdefinition über die Konsole oder die Amazon A2I API

Sie können eine menschliche Schleife in der Augmented AI-Konsole oder mithilfe der SageMaker-API stoppen und löschen. Sobald die menschliche Schleife gelöscht wurde, ändert sich ihr Status in Deleted.

Löschen eines Human Loop (Konsole)

1. Navigieren Sie zur Augmented AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/a2i/.

2. Wählen Sie im Navigationsbereich unter dem Abschnitt Augmented AI die Option Workflows Menschliche Überprüfung.

3. Wählen Sie den mit einem Hyperlink versehenen Namen des Überprüfungsworkflows, mit dem Sie die zu löschende Schleife erstellt haben.

4. Wählen Sie im Bereich menschliche Schleife unten auf der Seite die menschliche Schleife aus, die Sie beenden und löschen möchten.

5. Wenn der Status der menschlichen Schleife Completed, Stopped oder Failed ist, wählen Sie Löschen.

   Wenn der Status menschliche Schleife lautet InProgress, wählen Sie Stopp. Wenn sich der Status auf Gestoppt ändert, wählen Sie Löschen aus.

Löscht eine menschliche Schleife (API)

1. Überprüfen Sie den Status Ihres Human Loop mithilfe der Augmented AI Runtime API-Operation DescribeHumanLoop. In der folgenden Tabelle finden Sie Beispiele für die Verwendung dieser Operation.

   AWS SDK for Python (Boto3)

   Das folgende Beispiel verwendet das SDK for Python (Boto3), um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu beschreiben. Weitere Informationen finden Sie unter describe_human_loop in der AWSSDK for Python (Boto) API-Referenz.

   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.describe_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
   human_loop_status = response['HumanLoopStatus']
   print(f'example-human-loop status is: {human_loop_status}')
   

   AWS CLI

   Im folgenden Beispiel wird die AWS CLI verwendet, um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu beschreiben. Weitere Informationen finden Sie unter describe-human-loop in der AWS CLI-Befehlsreferenz.

   $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

2. Wenn der Status der Flow-Definition Completed, Stopped oder Failed ist, löschen Sie die Flow-Definition mithilfe der Augmented AI Runtime API-Operation DeleteHumanLoop.

   AWS SDK for Python (Boto3)

   Das folgende Beispiel verwendet das SDK for Python (Boto3), um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu löschen. Weitere Informationen finden Sie unter delete_human_loop in der AWS SDK for Python (Boto) API-Referenz.

   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.delete_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
   

   AWS CLI

   Im folgenden Beispiel wird die AWS CLI verwendet, um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu löschen. Weitere Informationen finden Sie unter delete-human-loop in der AWS CLIBefehlsreferenz.

   $ aws sagemaker-a2i-runtime delete-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

   Wenn der Status der menschlichen Schleife InProgress ist, halten Sie die menschliche Schleife mit StopHumanLoop an und löschen Sie sie anschließend mit DeleteHumanLoop.

   AWS SDK for Python (Boto3)

   Das folgende Beispiel verwendet das SDK for Python (Boto3), um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu beschreiben. Weitere Informationen finden Sie unter stop_human_loop in der AWS SDK for Python (Boto) API-Referenz.

   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.stop_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')

   AWS CLI

   Im folgenden Beispiel wird die AWS CLI verwendet, um die menschliche Schleife mit dem Namen example-human-loop zu beschreiben. Weitere Informationen finden Sie unter stop-human-loop in der AWS CLI Befehlsreferenz.

   $ aws sagemaker-a2i-runtime stop-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'