Supprimer une boucle humaine - Amazon SageMaker

Supprimer une boucle humaine

Lorsque vous supprimez une boucle humaine, l'état passe à Deleting. Lorsque la boucle humaine est supprimée, la tâche de vérification humaine associée n'est plus disponible pour les employés. Vous pouvez supprimer une boucle humaine dans l'un des cas suivants :

  • Le modèle de tâche d'employé utilisé pour générer votre interface utilisateur d'employé ne s'affiche pas correctement ou ne fonctionne pas comme prévu.

  • Un seul objet de données a été accidentellement envoyé aux employés plusieurs fois.

  • Vous n'avez plus besoin d'un objet de données vérifié par un humain.

Si l'état d'une boucle humaine est InProgress, vous devez arrêter la boucle humaine avant de la supprimer. Lorsque vous arrêtez une boucle humaine, l'état passe à Stopping pendant qu'elle est en cours d'arrêt. Lorsque l'état passe à Stopped, vous pouvez supprimer la boucle humaine.

Si des employés travaillent sur une tâche lorsque vous arrêtez la boucle humaine, cette tâche continuera d'être disponible jusqu'à ce qu'elle soit terminée ou arrive à expiration. Tant que des employés travaillent sur une tâche, l'état de votre boucle humaine est Stopping. Si ces tâches sont terminées, les résultats sont stockés dans le compartiment Amazon S3 spécifié dans votre flux de vérification humaine. Si l'employé quitte la tâche sans soumettre le travail, la tâche est arrêtée et l'employé ne peut pas la reprendre. Si aucun employé n'a commencé à travailler sur la tâche, elle est immédiatement arrêtée.

Si vous supprimez le compte AWS utilisé pour créer la boucle humaine, il est arrêté et supprimé automatiquement.

Conservation et suppression des données de boucle humaine

Lorsqu'un employé effectue une tâche de vérification humaine, les résultats sont stockés dans le compartiment de sortie Amazon S3 que vous avez spécifié dans le flux de vérification humaine utilisé pour créer la boucle humaine. La suppression ou l'arrêt d'une boucle humaine ne supprime pas les réponses d'employés de votre compartiment S3.

En outre, Amazon A2I stocke temporairement les données d'entrée et de sortie des boucles humaines en interne pour les raisons suivantes :

  • Si vous configurez vos boucles humaines de sorte qu'un seul objet de données soit envoyé à plusieurs employés pour vérification, Amazon A2I n'écrit pas les données de sortie dans votre compartiment S3 tant que tous les employés n'ont pas terminé la tâche de vérification. Amazon A2I stocke les réponses partielles — les réponses des employés individuels — en interne de sorte à pouvoir écrire les résultats complets dans votre compartiment S3.

  • Si vous signalez un résultat de vérification humaine de mauvaise qualité, Amazon A2I peut enquêter sur votre problème et y répondre.

  • Si vous perdez l'accès ou supprimez le compartiment S3 en sortie spécifié dans le flux de vérification humaine utilisé pour créer une boucle humaine, et que la tâche a déjà été envoyée à un ou plusieurs employés, Amazon A2I a besoin d'un emplacement pour stocker temporairement les résultats des vérifications humaines.

Amazon A2I supprime ces données en interne 30 jours après que l'état d'une boucle humaine est passé à l'un de :Deleted, Stopped ou Completed. En d'autres termes, les données sont supprimées 30 jours après la fin, l'arrêt ou la suppression de la boucle humaine. En outre, ces données sont supprimées au bout de 30 jours si vous fermez le compte AWS utilisé pour créer des boucles humaines associées.

Arrêter et supprimer une définition de flux à l'aide de la console ou de l'API Amazon A2I

Vous pouvez arrêter et supprimer une boucle humaine dans la console Augmented AI ou à l'aide de l'API SageMaker. Lorsque la boucle humaine a été supprimée, l'état passe à Deleted.

Supprimer une boucle humaine (console)

  1. Accédez à la console Augmented AI à l'adresse https://console.aws.amazon.com/a2i/.

  2. Dans le panneau de navigation, dans la section Augmented AI, choisissez Human review workflows (Flux de vérification humaine).

  3. Choisissez le nom lié par hyperlien du flux de vérification humaine que vous avez utilisé pour créer la boucle humaine et que vous voulez supprimer.

  4. Dans la section Human loops (Boucles humaines) en bas de la page, sélectionnez la boucle humaine que vous voulez arrêter et supprimer.

  5. Si l'état de boucle humaine est Completed, Stopped ouFailed, sélectionnez Delete (Supprimer).

    Si l'état de la boucle humaine est InProgress, sélectionnez Stop (Arrêter). Lorsque l'état passe à Stopped (Arrêté), sélectionnez Delete (Supprimer).

Supprimer une boucle humaine (API)

  1. Vérifiez l'état de votre boucle humaine à l'aide de l'opération API d'exécution d'Augmented AI DescribeHumanLoop. Voir les exemples d'utilisation de cette opération dans le tableau suivant.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    L'exemple suivant utilise le kit SDK for Python (Boto3) pour décrire la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour de plus amples informations, veuillez consulter describe_human_loop dans la référence d'API du kit AWS SDK for Python (Boto).

    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

    L'exemple suivant utilise la CLI AWS pour décrire la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour plus d'informations, veuillez consulter la section describe-human-loop du Guide de référence des commandes de la AWS CLI.

    $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'
  2. Si l'état de la définition de flux est Completed, Stopped ou Failed, supprimez la définition de flux à l'aide de l'opération API d'exécution Augmented AIDeleteHumanLoop.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    L'exemple suivant utilise le kit SDK for Python (Boto3) pour décrire la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour de plus amples informations, veuillez consulter delete_human_loop dans la référence d'API du kit AWS SDK for Python (Boto).

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

    L'exemple suivant utilise la CLI AWS pour supprimer la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour plus d'informations, veuillez consulter la section delete-human-loop du Guide de référence des commandes de la AWS CLI.

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

    Si l'état de boucle humaine est InProgress, arrêtez la boucle humaine en utilisant StopHumanLoop, puis utilisez DeleteHumanLoop pour la supprimer.

    AWS SDK for Python (Boto3)

    L'exemple suivant utilise le kit SDK for Python (Boto3) pour décrire la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour de plus amples informations, veuillez consulter stop_human_loop dans la référence d'API du kit AWS SDK for Python (Boto).

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

    L'exemple suivant utilise la CLI AWS pour décrire la boucle humaine nommée example-human-loop. Pour de plus amples informations, veuillez consulter stop-human-loop du Guide de référence des commandes de la AWS CLI.

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