Contoh: Gunakan SageMaker API Untuk Membuat Streaming Labeling Job

Berikut ini adalah contoh permintaan AWS Python SDK (Boto3) yang dapat Anda gunakan untuk memulai pekerjaan pelabelan streaming untuk jenis tugas bawaan di Wilayah AS Timur (Virginia Utara). Untuk detail lebih lanjut tentang setiap parameter di bawah ini lihat CreateLabelingJob. Untuk mempelajari cara membuat job pelabelan menggunakan API ini dan SDK khusus bahasa terkait, lihat Membuat Job Pelabelan (API).

Dalam contoh ini, perhatikan parameter berikut:

• SnsDataSource— Parameter ini muncul di InputConfig dan OutputConfig dan digunakan untuk mengidentifikasi masukan dan output topik Amazon SNS Anda masing-masing. Untuk membuat pekerjaan pelabelan streaming, Anda diharuskan memberikan topik input Amazon SNS. Secara opsional, Anda juga dapat memberikan topik keluaran Amazon SNS.

• S3DataSource— Parameter ini opsional. Gunakan parameter ini jika Anda ingin menyertakan file manifes masukan dari objek data yang ingin diberi label segera setelah pekerjaan pelabelan dimulai.

• StoppingConditions— Parameter ini diabaikan saat Anda membuat pekerjaan pelabelan streaming. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang menghentikan pekerjaan pelabelan streaming, lihatHentikan Pekerjaan Pelabelan Streaming.

• Pekerjaan pelabelan streaming tidak mendukung pelabelan data otomatis. Jangan sertakan LabelingJobAlgorithmsConfig parameternya.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName= 'example-labeling-job',
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            },
            'SnsDataSource': {
                'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-input-topic'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string',
        'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-output-topic'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*',
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-tasktype',
        'TaskKeywords': [
            'Example key word',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label image classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-tasktype'
            }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)