Löschen einer Human Loop - Amazon SageMaker

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Löschen einer Human Loop

Wenn Sie eine menschliche Schleife löschen, ändert sich der Status inDeletingaus. Wenn die menschliche Schleife gelöscht wird, steht die zugehörige menschliche Überprüfungsaufgabe den Arbeitnehmern nicht mehr zur Verfügung. Möglicherweise möchten Sie eine Human Loop unter einem der folgenden Umstände löschen:

  • Die Auftragnehmer-Aufgabenvorlage, die zum Generieren der Auftragnehmer-Benutzeroberfläche verwendet wird, wird nicht ordnungsgemäß dargestellt oder funktioniert nicht wie erwartet.

  • Ein einzelnes Datenobjekt wurde versehentlich mehrmals an Mitarbeiter gesendet.

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

Wenn der Status einer menschlichen Schleife lautetInProgress, müssen Sie die menschliche Schleife stoppen, bevor Sie sie löschen. Wenn Sie eine menschliche Schleife (Human Loop) beenden, wechselt der Status zuStoppingWährend es gestoppt wird. Wenn sich der Status in ändertStoppedlöschen, können Sie die Human Loop löschen.

Wenn menschliche Auftragnehmer bereits an einer Aufgabe arbeiten, wenn Sie die zugehörige menschliche Schleife beenden, steht diese Aufgabe weiterhin zur Verfügung, bis sie abgeschlossen oder abgelaufen ist. Solange Auftragnehmer noch an einer Aufgabe arbeiten, lautet der Status Ihrer menschlichen Schleife (Human Loop)Stoppingaus. Wenn diese Tasks abgeschlossen sind, werden die Ergebnisse im Amazon S3 S3-Bucket-URI gespeichert, der im Workflow für die Prüfung durch Menschen angegeben wird. Wenn der Arbeiter die Aufgabe verlässt, ohne Arbeit einzureichen, wird sie gestoppt und der Arbeiter kann nicht zur Aufgabe zurückkehren. Wenn kein Arbeiter mit der Arbeit an der Aufgabe begonnen hat, wird er sofort gestoppt.

Wenn Sie dieAWSKonto, das verwendet wird, um die menschliche Schleife zu erstellen, wird es gestoppt und automatisch gelöscht.

Aufbewahrung und Löschung von Human Loop-Daten

Wenn ein menschlicher Arbeiter eine menschliche Überprüfungsaufgabe abschließt, werden die Ergebnisse im Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket gespeichert, den Sie im Arbeitsablauf für die menschliche Überprüfung angegeben haben, der zum Erstellen der menschlichen Schleife verwendet wurde. Beim Löschen oder Stoppen einer Human Loop werden keine Auftragnehmerantworten aus Ihrem S3-Bucket entfernt.

Darüber hinaus speichert Amazon A2I aus folgenden Gründen vorübergehend die Eingabe- und Ausgabedaten von Human Loop 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 teilweise Antworten - Antworten einzelner Mitarbeiter - intern, damit es vollständige Ergebnisse in Ihren S3-Bucket schreiben kann.

  • Wenn Sie ein minderwertiges menschliches Review-Ergebnis melden, kann Amazon A2I Ihr Problem untersuchen und darauf reagieren.

  • Wenn Sie den Zugriff auf den Ausgabe-S3-Bucket verlieren oder löschen, der im Arbeitsablauf für menschliche Überprüfung angegeben ist, mit dem eine menschliche Schleife erstellt wurde, und die Aufgabe bereits an einen oder mehrere Mitarbeiter gesendet wurde, benötigt Amazon A2I einen Ort, an dem Sie menschliche Überprüfungsergebnisse vorübergehend speichern können.

Amazon A2I löscht diese Daten intern 30 Tage nachdem sich der Status einer menschlichen Schleife zu einer der folgenden Änderungen geändert hat:Deleted,Stopped, oderCompletedaus. Mit anderen Worten, Daten werden 30 Tage nach Abschluss, Beendigung oder Löschung der menschlichen Schleife gelöscht. Darüber hinaus werden diese Daten nach 30 Tagen gelöscht, wenn Sie dieAWS-Konto, mit dem verknüpfte menschliche Schleifen erstellt werden.

Stoppen und Löschen einer Flow-Definition mithilfe der Konsole oder der Amazon A2I-API

Sie können eine menschliche Schleife in der Augmented AI AI-Konsole oder mithilfe der SageMaker-API stoppen und löschen. Wenn die menschliche Schleife (Human Loop) gelöscht wurde, ändert sich der Status zuDeletedaus.

Löschen einer menschlichen Schleife (Konsole)

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

  2. Im Navigationsbereich unterAugmented AISELECTArbeitsabläufe für menschliche Überprüfungaus.

  3. Wählen Sie den Hyperlink-Namen des Workflows für die Prüfung durch Menschen aus, den Sie zum Erstellen der zu löschenden Human Loop verwendet haben.

  4. In derMenschliche SchleifenWählen Sie unten auf der Seite die menschliche Schleife aus, die Sie stoppen und löschen möchten.

  5. Wenn der Human Loop Status lautetCompleted,Stopped, oderFailed, SELECTLöschenaus.

    Wenn der Human LoopStatusistInProgress, SELECTanhaltenaus. Wenn sich der Status in ändertAngehaltene, SELECTLöschenaus.

Löschen einer menschlichen Schleife (API)

  1. Überprüfen Sie den Status Ihrer Human Loop mithilfe der Augmented AI AI-Laufzeit-API-OperationDescribeHumanLoopaus. In der folgenden Tabelle finden Sie Beispiele für diese Operation.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    Das folgende Beispiel verwendet das SDK for Python (Boto3) zur Beschreibung der Human Loop (Human Loop)Beispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterdescribe_human_loopimAWSAPI-Referenz für SDK für Python (Boto)aus.

    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 verwendetAWSCLI zur Beschreibung der menschlichen Schleife namensBeispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterbeschreiben-mensch-schleifeimAWS CLIBefehlsreferenzaus.

    $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'
  2. Wenn der Status der Flow-Definition lautetCompleted,Stopped, oderFailed, löschen Sie die Flow-Definition mithilfe des Augmented AI Runtime API-VorgangsDeleteHumanLoopaus.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    Im folgenden Beispiel wird verwendet, um die menschliche Schleife namens Human Loop (Human Loop) zu löschenBeispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterdelete_human_loopimAWSAPI-Referenz für SDK für Python (Boto)aus.

    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 verwendetAWSCLI zum Löschen der menschlichen Schleife namensBeispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterlöschen-mensch-schleifeimAWS CLIBefehlsreferenzaus.

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

    Wenn der Human Loop Status lautetInProgressStoppen Sie die menschliche Schleife (HumanStopHumanLoopund dann benutzeDeleteHumanLoopum es zu löschen.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    Das folgende Beispiel verwendet das SDK for Python (Boto3) zur Beschreibung der Human Loop (Human Loop)Beispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterstop_human_loopimAWSAPI-Referenz für SDK für Python (Boto)aus.

    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 verwendetAWSCLI zur Beschreibung der menschlichen Schleife namensBeispiel-Mensch-Schleifeaus. Weitere Informationen finden Sie unterstop-mensch-schleifeimAWS CLIBefehlsreferenzaus.

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