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Connecteur ML Feedback

Le connecteur ML Feedback facilite l'accès aux données de votre modèle d'apprentissage-machine pour la reformation et l'analyse du modèle. Le connecteur :

Pour configurer ce connecteur, vous décrivez vos configurations de commentaires prises en charge au format JSON. Une configuration de commentaire définit des propriétés telles que le compartiment Amazon S3 de destination, le type de contenu etstratégie d'échantillonnage. (Une stratégie d'échantillonnage est utilisée pour déterminer les échantillons à charger.)

Vous pouvez utiliser le connecteur ML Feedback dans les scénarios suivants :

ARN : arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1

Prérequis

Ce connecteur possède les critères suivants :

Paramètres

Exemple de création de connecteur (AWS CLI)

La commande CLI suivante crée uneConnectorDefinitionavec une version initiale qui contient le connecteur ML Feedback.

aws greengrass create-connector-definition --name MyGreengrassConnectors --initial-version '{
    "Connectors": [
        {
            "Id": "MyMLFeedbackConnector",
            "ConnectorArn": "arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1",
            "Parameters": {
                "FeedbackConfigurationMap": "{  \"RandomSamplingConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-random-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"RANDOM_SAMPLING\",  \"rate\": 0.5  } },  \"LeastConfidenceConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-least-confidence-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"LEAST_CONFIDENCE\",  \"threshold\": 0.4  } } }", 
                "RequestLimit": "10"
            }
        }
    ]
}'

Exemple FeedbackConfigurationMap

Voici un exemple de valeur développé pour le paramètre FeedbackConfigurationMap. Cet exemple inclut plusieurs configurations de commentaires qui utilisent différentes stratégies d'échantillonnage.

{
    "ConfigID1": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-random-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "RANDOM_SAMPLING",
            "rate": 0.5
        }
    },
    "ConfigID2": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-margin-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "MARGIN",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID3": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-least-confidence-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "LEAST_CONFIDENCE",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID4": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-entropy-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "ENTROPY",
            "threshold": 2
        }
    },
    "ConfigID5": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-no-sampling",
        "s3-prefix": "DeviceA",
        "content-type": "application/json"
    }
}

Stratégies d'échantillonnage

Le connecteur prend en charge quatre stratégies d'échantillonnage qui déterminent s'il convient de charger les échantillons transmis au connecteur. Les exemples sont des instances de données discrètes qu'un modèle utilise pour une prédiction. Vous pouvez utiliser des stratégies d'échantillonnage pour filtrer les échantillons les plus susceptibles d'améliorer la précision du modèle.

Données d'entrée

Les fonctions Lambda définies par l'utilisateur utilisent lepublishfonction de lafeedbackclient dans leAWS IoT GreengrassSDK Machine Learning pour appeler le connecteur. Pour voir un exemple, consultez Exemple d'utilisation.

La fonction publish accepte les arguments suivants :

Données de sortie

Ce connecteur publie les données dans trois rubriques MQTT :

Vous devez configurer les abonnements pour autoriser le connecteur à communiquer sur les rubriques MQTT. Pour plus d'informations, consultez Entrées et sorties.

Exemple d'utilisation

L'exemple suivant est une fonction Lambda définie par l'utilisateur qui utilise le kitAWS IoT GreengrassKit SDK de Machine Learningpour envoyer des données au connecteur ML Feedback.

import json
import logging
import os
import sys
import greengrass_machine_learning_sdk as ml

client = ml.client('feedback')

try:
    feedback_config_id = os.environ["FEEDBACK_CONFIG_ID"]
    model_input_data_dir = os.environ["MODEL_INPUT_DIR"]
    model_prediction_str = os.environ["MODEL_PREDICTIONS"]
    model_prediction = json.loads(model_prediction_str)
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open environment variables. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)

try:
    with open(os.path.join(model_input_data_dir, os.listdir(model_input_data_dir)[0]), 'rb') as f:
        content = f.read()
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open model input directory. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)    

def invoke_feedback_connector():
    logging.info("Invoking feedback connector.")
    try:
        client.publish(
            ConfigId=feedback_config_id,
            ModelInput=content,
            ModelPrediction=model_prediction
        )
    except Exception as e:
        logging.info("Exception raised when invoking feedback connector:{}".format(e))
        sys.exit(1)    

invoke_feedback_connector()

def function_handler(event, context):
    return

Licences

Le connecteur inclut les logiciels et licences tiers suivants :

Ce connecteur est libéré sous leContrat de licence du logiciel Greengrass Core.

Consulter aussi