Workflows personnalisés via l'API - Amazon SageMaker

Workflows personnalisés via l'API

Une fois que vous avez créé votre modèle d'interface utilisateur personnalisée (étape 2) et traité les fonctions Lambda (étape 3), vous devez placer le modèle dans un compartiment Amazon S3 avec un format de nom de fichier : <FileName>.liquid.html.

Utilisez l'action CreateLabelingJob pour configurer votre tâche. Vous allez utiliser l'emplacement d'un modèle personnalisé (Étape 2 : Création de votre modèle de tâche employé personnalisée) stocké dans un fichier <filename>.liquid.html sur S3 en tant que valeur du champ UiTemplateS3Uri dans l'objet UiConfig au sein de l'objet HumanTaskConfig.

Pour les tâches AWS Lambda décrites dans Étape 3 : Traitement avec AWS Lambda, l'ARN de la tâche de post-annotation sera utilisé comme valeur pour le champ AnnotationConsolidationLambdaArn, et la tâche de pré-annotation sera utilisée comme valeur pour PreHumanTaskLambdaArn.