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Entrenamiento del modelo
Después de crear los conjuntos de datos y etiquetar las imágenes, puede entrenar el modelo. Como parte del proceso de entrenamiento, se utiliza un conjunto de datos de prueba. Si tiene un proyecto de conjunto de datos único, las imágenes del conjunto de datos se dividen automáticamente en un conjunto de datos de prueba y un conjunto de datos de entrenamiento como parte del proceso de entrenamiento. Si su proyecto tiene un conjunto de datos de entrenamiento y uno de prueba, se utilizan para entrenar y probar el conjunto de datos por separado.
Una vez finalizado el entrenamiento, puede evaluar el rendimiento del modelo y realizar las mejoras necesarias. Para obtener más información, consulte Mejorar su modelo Amazon Lookout for Vision.
Para entrenar el modelo, Amazon Lookout for Vision hace una copia de las imágenes de origen de entrenamiento y prueba. De forma predeterminada, las imágenes copiadas se cifran con una clave que AWS posee y administra. También puede optar por utilizar su propia AWS clave del Servicio de administración de claves (KMS). Para obtener más información, consulte Conceptos del servicio de administración de AWS claves. Las imágenes de origen no se ven afectadas.
Puede asignar metadatos a su modelo en forma de etiquetas. Para obtener más información, consulte Etiquetado de modelos.
Cada vez que entrena un modelo, se crea una nueva versión del modelo. Si ya no necesita una versión de un modelo, puede eliminarla. Para obtener más información, consulte Eliminación de un modelo.
Se le cobrará por el tiempo que tarda en entrenarse correctamente el modelo. Para obtener más información, consulte Horas de entrenamiento
Para ver los modelos existentes en un proyecto, Visualización de los modelos.
nota
Si acaba de completar Creación de un conjunto de datos oAñadir imágenes a su conjunto de datos.. En este momento, la consola debería mostrar el panel de control del modelo y no es necesario que realices los pasos del 1 al 4.
Entrenamiento de un modelo (consola)
En el siguiente procedimiento se muestra cómo verificar un dominio utilizando la consola.
Para entrenar su modelo (consola)
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Abre la consola https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
Amazon Lookout for Vision en. -
En el panel de navegación izquierdo, elija Proyectos.
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En la página Proyectos, elija el proyecto que contiene el modelo entrenado que desee entrenar.
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En la página de detalles del proyecto, elija Entrenar modelo. El botón Entrenar modelo está disponible si tiene suficientes imágenes etiquetadas para entrenar el modelo. Si el botón no está disponible, añada más imágenes hasta que tenga suficientes imágenes etiquetadas.
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(Opcional) Si desea utilizar su propia clave de AWS KMS cifrado, haga lo siguiente:
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En Cifrado de datos de imagen, elija Personalizar la configuración de cifrado (avanzado).
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En encryption.aws_kms_key, introduce el nombre del recurso de Amazon ARN () de tu clave o elige una clave existente. AWS KMS Para crear una clave nueva, elija Crear una clave. AWS IMS
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(Opcional) Si desea agregar etiquetas al modelo, haga lo siguiente:
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En la sección Etiquetas, elija Agregar nueva etiqueta.
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Introduzca lo siguiente:
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El nombre de la clave en Key.
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El valor de la clave en Valor.
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Para añadir más etiquetas, repita los pasos 6a y 6b.
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(Opcional) Si desea eliminar una etiqueta, elija Eliminar junto a la etiqueta que desea eliminar. Si va a eliminar una etiqueta guardada anteriormente, se eliminará al guardar los cambios.
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Elija Entrenar modelo.
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En el cuadro de diálogo ¿Quiere entrenar su modelo?, escoja Entrenar modelo.
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En la vista de modelos, puede ver que el entrenamiento ha comenzado y comprobar el estado actual consultando la columna
Status
correspondiente a la versión del modelo. El entrenamiento de un modelo tarda un tiempo en completarse. -
Cuando finalice el entrenamiento, podrá evaluar su rendimiento. Para obtener más información, consulte Mejorar su modelo Amazon Lookout for Vision.
Entrenando a un modelo (SDK)
La CreateModeloperación se utiliza para iniciar el entrenamiento, las pruebas y la evaluación de un modelo. Amazon Lookout for Vision entrena el modelo mediante el conjunto de datos de entrenamiento y pruebas asociado al proyecto. Para obtener más información, consulte Crear un proyecto () SDK.
Cada vez que llame a CreateModel
, crea una nueva versión del modelo. La respuesta de CreateModel
incluye la versión del modelo.
Se le cobrará por cada entrenamiento de modelo exitoso. Utilice el parámetro ClientToken
de entrada para evitar que sus usuarios repitan innecesariamente o accidentalmente el entrenamiento con el modelo. ClientToken
es un parámetro de entrada idempotente que garantiza que CreateModel
solo se complete una vez para un conjunto específico de parámetros. Si se repite una llamada a CreateModel
con el mismo ClientToken
valor, se garantiza que el entrenamiento no se repita. Si no proporciona un valor paraClientToken
, el elemento AWS SDK que está utilizando inserta un valor para usted. Esto evita que los reintentos tras un error de red inicien varios trabajos de entrenamiento, pero tendrá que proporcionar su propio valor para sus propios casos de uso. Para obtener más información, consulte CreateModel.
El entrenamiento tarda un tiempo en completarse. Para comprobar el estado actual, llame DescribeModel
y pase el nombre del proyecto (especificado en la llamada aCreateProject
) y la versión del modelo. El status
campo indica el estado actual del entrenamiento del modelo. Para ver el código de ejemplo, consulte Visualización de sus modelos (SDK).
Si el entrenamiento es exitoso, puede evaluar el modelo. Para obtener más información, consulte Mejorar su modelo Amazon Lookout for Vision.
Para ver los modelos que ha creado en un proyecto, llameListModels
. Para ver el código de ejemplo, consulte Visualización de los modelos.
Para entrenar a un modelo (SDK)
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Si aún no lo ha hecho, instale y configure el AWS CLI y el AWS SDKs. Para obtener más información, consulte Paso 4: Configura los AWS SDK AWS CLI y.
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Utilice el siguiente código de ejemplo para entrenar un modelo.
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Cuando finalice el entrenamiento, podrá evaluar su rendimiento. Para obtener más información, consulte Mejorar su modelo Amazon Lookout for Vision.