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Componenti principali di Amazon A2I
Leggi i seguenti termini per acquisire familiarità con i componenti principali di Amazon A2I.
Tipo di attività
Il flusso di lavoro AI/ML in cui integri Amazon A2I definisce un tipo di attività Amazon A2I.
Supporti Amazon A21:
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Due tipi di attività predefiniti: Estrazione di coppie chiave-valore di Amazon Textract e moderazione delle Immagini Amazon Rekognition.
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Un tipo di attività personalizzato: utilizza un tipo di attività personalizzato per integrare un ciclo di revisione umano in qualsiasi flusso di lavoro di machine learning. Puoi utilizzare un tipo di attività personalizzato per integrare Amazon A2I con altri AWS servizi come Amazon Comprehend, Amazon Transcribe e Amazon Translate, oltre ai tuoi flussi di lavoro di machine learning personalizzati. Per ulteriori informazioni, consulta Casi d'uso ed esempi con Amazon A2I.
Seleziona una scheda nella tabella seguente per visualizzare i diagrammi che illustrano come Amazon A2I funziona con ogni tipo di attività. Seleziona la pagina del tipo di attività utilizzando i collegamenti nell'elenco precedente per ulteriori informazioni su quel tipo di attività.
Flusso di lavoro di revisione umana (definizione del flusso)
Si utilizza un flusso di lavoro di revisione umana per specificare il team di lavoro umano, configurare l'interfaccia utente del worker utilizzando un modello di attività del worker e fornire informazioni su come i worker devono completare l'attività di revisione.
Per i tipi di attività predefiniti, è possibile anche utilizzare il flusso di lavoro di revisione umana per individuare le condizioni in cui viene attivato un ciclo umano. Ad esempio, Amazon Rekognition può eseguire la moderazione dei contenuti delle immagini utilizzando machine learning. È possibile utilizzare il flusso di lavoro di revisione umana per specificare che un'immagine venga inviata a una persona per la revisione della moderazione dei contenuti se l'attendibilità di Amazon Rekognition è troppo bassa.
È possibile utilizzare un flusso di lavoro di revisione umana per creare cicli umani multipli.
Puoi creare una definizione di flusso nella SageMaker console o con. SageMaker API Per ulteriori informazioni su entrambe queste opzioni, consulta Creare un flusso di lavoro di revisione umana.
Team di lavoro
Un team di lavoro è un gruppo di worker umani a cui invii le attività di revisione umana.
Quando si crea un flusso di lavoro di revisione umana, si specifica un singolo team di lavoro.
Il tuo team di lavoro può provenire dalla forza lavoro di Amazon Mechanical Turk, da una forza lavoro gestita da fornitori o dalla propria forza lavoro privata. Quando si utilizza la forza lavoro privata, è possibile creare team di lavoro multipli. Ogni team di lavoro può essere utilizzato in flussi di lavoro di revisione umana multipli. Per informazioni su come creare una forza lavoro e team di lavoro, consulta Creare e gestire le forze lavoro.
Modello di attività del worker e interfaccia utente dell’attività umana
Utilizzi un modello attività del worker per creare un'interfaccia utente (un'interfaccia utente delle attività umane) per le attività di revisione umana.
L'interfaccia utente delle attività umane visualizza i dati di input, ad esempio documenti o immagini, e le istruzioni ai worker. Fornisce inoltre strumenti interattivi utilizzati dal worker per completare le attività.
Per i tipi di attività predefiniti, devi utilizzare il modello di attività del worker di Amazon A2I fornito per quel tipo di attività.
Cicli umani
Un ciclo umano viene utilizzato per creare un singolo processo di revisione umana. Per ogni processo di revisione umana, è possibile scegliere il numero di worker a cui inviare un'attività per la revisione di un singolo oggetto dati. Ad esempio, se imposti il Number of workers per object (Numero di worker per oggetto) su 3
per un processo di etichettatura di classificazione delle immagini, tre worker classificano ciascuna immagine di input. L'aumento del numero di worker per oggetto può migliorare la precisione delle etichette.
Un ciclo umano viene creato utilizzando un flusso di lavoro di revisione umana come segue:
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Per i tipi di attività predefiniti, le condizioni specificate nel flusso di lavoro di revisione umana determinano quando viene creato il ciclo umano.
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Le attività di revisione umana vengono inviate al team di lavoro specificato nel flusso di lavoro di revisione umana.
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Il modello di attività del worker specificato nel flusso di lavoro di revisione umana viene utilizzato per eseguire il rendering dell'interfaccia utente delle attività umane.
Quando vengono creati cicli umani?
Quando utilizzi uno dei tipi di attività integrati, il AWS servizio corrispondente crea e avvia un ciclo umano per tuo conto quando vengono soddisfatte le condizioni specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. Ad esempio:
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Quando utilizzi l'IA Augmented con Amazon Textract, puoi integrare Amazon A2I in un'attività di revisione dei documenti utilizzando l'operazione. API
AnalyzeDocument
Viene creato un ciclo umano ogni volta che Amazon Textract restituisce inferenze su coppie chiave-valore che soddisfano le condizioni specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. -
Quando usi l'IA Augmented con Amazon Rekognition, puoi integrare Amazon A2I in un'attività di moderazione delle immagini utilizzando l'operazione. API
DetectModerationLabels
Viene creato un ciclo umano ogni volta che Amazon Rekognition restituisce inferenze sul contenuto di immagini che soddisfano le condizioni specificate nel flusso di lavoro di revisione umana.
Quando utilizzi un tipo di attività personalizzato, avvii un ciclo umano utilizzando Amazon Augmented AI API Runtime. Quando si chiama StartHumanLoop
nell'applicazione personalizzata, un'attività viene inviata ai revisori umani.
Per informazioni su come creare e avviare un ciclo umano, consulta Creazione e avvio di un ciclo umano.
Per generare queste risorse e creare un flusso di lavoro di revisione umana, Amazon A2I ne integra diverseAPIs, tra cui Amazon Augmented AI Runtime SageMaker APIs Model APIs e associato al tipo di attività. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di API in IA aumentata Amazon.