Crea funzioni Lambda per un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato

Puoi creare una funzione Lambda utilizzando la console Lambda AWS CLI, o un AWS SDK in un linguaggio di programmazione supportato di tua scelta. Utilizza la Guida per AWS Lambda gli sviluppatori per saperne di più su ciascuna di queste opzioni:

• Per scoprire come creare una funzione Lambda utilizzando la console, consulta Create a Lambda function with the console.

• Per informazioni su come creare una funzione Lambda utilizzando la AWS CLI, consulta Uso di AWS Lambda con l' AWSinterfaccia a riga di comando.

• Seleziona la sezione pertinente nell'indice per maggiori informazioni su come lavorare con Lambda nella lingua che preferisci. Ad esempio, seleziona Lavora con Python per saperne di più sull'utilizzo di Lambda con AWS SDK for Python (Boto3).

Ground Truth fornisce modelli di pre-annotazione e post-annotazione tramite una ricetta AWS Serverless Application Repository (SAR). Segui questa procedura per selezionare la ricetta Ground Truth nella console Lambda.

Usa la ricetta SAR di Ground Truth per creare funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione:

1. Apri la pagina Funzioni nella console Lambda.

2. Seleziona Crea funzione.

3. Seleziona Sfoglia il repository di app serverless.

4. Nella casella di testo di ricerca, inserisci aws-sagemaker-ground-truth-recipe e seleziona l'app.

5. Seleziona Implementa. L'implementazione dell'app potrebbe richiedere un paio di minuti.

   Una volta implementata l'app, nella sezione Funzioni della console Lambda vengono visualizzate due funzioni: serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipePreHumanTaskFunc-<id> e serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipeAnnotationConsol-<id>.

6. Seleziona una di queste funzioni e aggiungi la tua logica personalizzata nella sezione Codice.

7. Quando hai finito di apportare modifiche, seleziona Implementa per implementarle.