Créer des fonctions Lambda pour un flux d'étiquetage personnalisé - Amazon SageMaker

Créer des fonctions Lambda pour un flux d'étiquetage personnalisé

Vous pouvez créer une fonction Lambda à l'aide de la console Lambda, de l'AWS CLI, ou d'un SDK AWS dans un langage de programmation pris en charge de votre choix. Utilisez le Guide du développeur AWS Lambda pour en savoir plus sur chacune de ces options :

Ground Truth fournit des modèles de pré-annotation et de post-annotation via une recette AWS Serverless Application Repository (SAR). Utilisez la procédure suivante pour sélectionner la recette Ground Truth dans la console Lambda.

Utilisez la recette SAR de Ground Truth pour créer des fonctions Lambda de pré-annotation et de post-annotation :

  1. Ouvrez la page Functions (Fonctions) dans la console Lambda.

  2. Sélectionnez Create function (Créer une fonction).

  3. Sélectionnez Browse serverless app repository (Parcourir le répertoire d'applis sans serveur).

  4. Dans la zone de texte de recherche, saisissez aws-sagemaker-ground-truth-recipe et sélectionnez cette appli.

  5. Sélectionnez Deploy (Déployer). Le déploiement de l'appli peut prendre quelques minutes.

    Une fois que l'appli est déployée, deux fonctions apparaissent dans la section Functions (Fonctions) de la console Lambda : serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipePreHumanTaskFunc-<id> et serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipeAnnotationConsol-<id>.

  6. Sélectionnez l'une de ces fonctions et ajoutez votre logique personnalisée dans la section Code.

  7. Une fois les modifications terminées, sélectionnez Deploy (Déployer) pour les déployer.