Menandai model - Rekognition

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Menandai model

Anda dapat mengidentifikasi, mengatur, mencari, dan memfilter model Amazon Rekognition Anda dengan menggunakan tanda. Setiap tag adalah label yang terdiri dari kunci dan nilai yang ditentukan pengguna. Misalnya, untuk membantu menentukan penagihan untuk model Anda, beri tag pada model Anda denganCost center kunci dan tambahkan nomor pusat biaya yang sesuai sebagai nilai. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menandai sumber daya AWS.

Gunakan tag untuk:

Anda dapat menandai model dengan menggunakan konsol Amazon Rekognition atau dengan menggunakanAWS SDK.

Model penandaan (konsol)

Anda dapat menggunakan konsol Rekognition untuk menambahkan tag ke model, melihat tag yang dilampirkan ke model, dan menghapus tag.

Menambah atau menghapus tag

Prosedur ini menjelaskan cara menambahkan tag ke, atau menghapus tag dari, model yang ada. Anda juga dapat menambahkan tag ke model baru saat dilatih. Untuk informasi selengkapnya, lihat Melatih model Label Kustom Rekognition Amazon.

Untuk menambahkan tag ke, atau menghapus tag dari, model yang ada menggunakan konsol
  1. Buka konsol Amazon Rekognition di https://console.aws.amazon.com/rekognition/.

  2. Pilih Mulai.

  3. Di panel navigasi, pilih Proyek.

  4. Pada halaman Resource Projects, pilih proyek yang ingin Anda beri tanda.

  5. Di panel navigasi, di bawah proyek yang sebelumnya Anda pilih, pilih Model.

  6. Di bagian Model, pilih model yang ingin Anda tambahkan tag.

  7. Pada halaman detail model, pilih tab Tag.

  8. Di bagian Tag, pilih Kelola tag.

  9. Pada halaman Kelola tag, pilih Tambahkan tag baru.

  10. Masukkan tombol dan nilai.

    1. Untuk Kunci, masukkan nama untuk kunci.

    2. Untuk Nilai, masukkan nilai.

  11. Untuk menambahkan lebih banyak tag, ulangi langkah 9 dan 10.

  12. (Opsional) Untuk menghapus tanda, pilih Hapus di samping tanda yang ingin Anda hapus. Jika Anda menghapus tag yang disimpan sebelumnya, tag tersebut akan dihapus saat Anda menyimpan perubahan.

  13. Pilih Simpan perubahan untuk menyimpan perubahan Anda.

Melihat tag model

Anda dapat menggunakan konsol Amazon Rekognition untuk menampilkan tanda terlampir pada model.

Untuk melihat tag yang dilampirkan ke semua model dalam proyek, Anda harus menggunakan AWS SDK. Untuk informasi selengkapnya, lihat Daftar tag model.

Untuk melihat tag yang dilampirkan ke model
  1. Buka konsol Amazon Rekognition di https://console.aws.amazon.com/rekognition/.

  2. Pilih Mulai.

  3. Di panel navigasi, pilih Proyek.

  4. Pada halaman sumber daya proyek, pilih proyek yang ingin Anda lihat.

  5. Di panel navigasi, di bawah proyek yang sebelumnya Anda pilih, pilih Model.

  6. Di bagian Model, pilih model yang ingin Anda lihat.

  7. Pada halaman detail model, pilih tab Tag. Tag ditampilkan di bagian Tag.

Model penandaan (SDK)

Anda dapat menggunakanAWS SDK untuk:

  • Menambahkan tanda ke model baru

  • Menambahkan tanda ke model yang ada

  • Cantumkan tanda yang dilampirkan ke model

  • Menghapus tanda dari sebuah model

Tag dalamAWS CLI contoh berikut adalah dalam format berikut.

--tags '{"key1":"value1","key2":"value2"}'

Atau, Anda dapat menggunakan format ini.

--tags key1=value1,key2=value2

Jika Anda belum menginstalAWS CLI, lihatLangkah 4: Mengatur AWS CLI dan AWS SDKs.

Menambahkan tanda ke model baru

Anda dapat menambahkan tanda ke model saat Anda membuatnya menggunakan CreateProjectVersionoperasi. Tentukan satu tanda atau lebih dalam parameter input array Tags.

aws rekognition create-project-version --project-arn project arn \ --version-name version_name \ --output-config '{ "S3Location": { "Bucket": "output bucket", "Prefix": "output folder" } }' \ --tags '{"key1":"value1","key2":"value2"}' \ --profile custom-labels-access

Untuk informasi tentang membuat dan melatih model, lihatMelatih model (SDK).

Menambahkan tanda ke model yang ada

Untuk menambahkan satu tanda atau lebih ke model yang sudah ada, gunakan TagResourceoperasi. Tentukan Amazon Resource Name (ARNResourceArn) dan tanda (Tags) yang ingin Anda tambahkan. Contoh berikut menunjukkan cara menambahkan dua tanda.

aws rekognition tag-resource --resource-arn resource-arn \ --tags '{"key1":"value1","key2":"value2"}' \ --profile custom-labels-access

Anda bisa mendapatkan ARN untuk model dengan menelepon CreateProjectVersion.

Daftar tag model

Untuk mencamtumkan tanda ListTagsForResourceterlampir di model ARN (ResourceArn). Respons adalah peta kunci dan nilai-nilai yang terlampir pada model tertentu.

aws rekognition list-tags-for-resource --resource-arn resource-arn \ --profile custom-labels-access

Output menampilkan daftar tanda yang terlampir pada model.

{ "Tags": { "Dept": "Engineering", "Name": "Ana Silva Carolina", "Role": "Developer" } }

Untuk melihat model mana dalam proyek yang memiliki tag tertentu, hubungiDescribeProjectVersions untuk mendapatkan daftar model. Kemudian panggilanListTagsForResource untuk setiap model dalam respon dariDescribeProjectVersions. Periksa respons dariListTagsForResource untuk melihat apakah tag yang diperlukan ada.

Contoh Python 3 berikut menunjukkan kepada Anda bagaimana mencari semua proyek Anda untuk kunci dan nilai tag tertentu. Output termasuk ARN proyek dan model ARN di mana kunci yang cocok ditemukan.

Untuk mencari nilai tag
  1. Simpan kode berikut ke file dengan namafind_tag.py.

    # Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Purpose Shows how to find a tag value that's associated with models within your Amazon Rekognition Custom Labels projects. """ import logging import argparse import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def find_tag_in_projects(rekognition_client, key, value): """ Finds Amazon Rekognition Custom Label models tagged with the supplied key and key value. :param rekognition_client: An Amazon Rekognition boto3 client. :param key: The tag key to find. :param value: The value of the tag that you want to find. return: A list of matching model versions (and model projects) that were found. """ try: found_tags = [] found = False projects = rekognition_client.describe_projects() # Iterate through each project and models within a project. for project in projects["ProjectDescriptions"]: logger.info("Searching project: %s ...", project["ProjectArn"]) models = rekognition_client.describe_project_versions( ProjectArn=(project["ProjectArn"]) ) for model in models["ProjectVersionDescriptions"]: logger.info("Searching model %s", model["ProjectVersionArn"]) tags = rekognition_client.list_tags_for_resource( ResourceArn=model["ProjectVersionArn"] ) logger.info( "\tSearching model: %s for tag: %s value: %s.", model["ProjectVersionArn"], key, value, ) # Check if tag exists. if key in tags["Tags"]: if tags["Tags"][key] == value: found = True logger.info( "\t\tMATCH: Project: %s: model version %s", project["ProjectArn"], model["ProjectVersionArn"], ) found_tags.append( { "Project": project["ProjectArn"], "ModelVersion": model["ProjectVersionArn"], } ) if found is False: logger.info("No match for Tag %s with value %s.", key, value) return found_tags except ClientError as err: logger.info("Problem finding tags: %s. ", format(err)) raise def main(): """ Entry point for example. """ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") # Set up command line arguments. parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS) parser.add_argument("tag", help="The tag that you want to find.") parser.add_argument("value", help="The tag value that you want to find.") args = parser.parse_args() key = args.tag value = args.value print(f"Searching your models for tag: {key} with value: {value}.") session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access') rekognition_client = session.client("rekognition") # Get tagged models for all projects. tagged_models = find_tag_in_projects(rekognition_client, key, value) print("Matched models\n--------------") if len(tagged_models) > 0: for model in tagged_models: print( "Project: {project}\nModel version: {version}\n".format( project=model["Project"], version=model["ModelVersion"] ) ) else: print("No matches found.") print("Done.") if __name__ == "__main__": main()
  2. Di prompt perintah, masukkan perintah berikut. Ganti kunci dan nilai dengan nama kunci dan nilai kunci yang ingin Anda temukan.

    python find_tag.py key value

Menghapus tanda dari sebuah model

Untuk menghapus satu tanda atau lebih dari model, gunakan UntagResourceoperasi. Tentukan ARN dari model (ResourceArn) dan tombol tanda (Tag-Keys) yang ingin Anda hapus.

aws rekognition untag-resource --resource-arn resource-arn \ --tag-keys '["key1","key2"]' \ --profile custom-labels-access

Atau, Anda dapat menentukantag-keys dalam format ini.

--tag-keys key1,key2