Coda Job da di da di da da

Utilizzando la coda di lavoro, è possibile inviare più richieste di lavoro di trascrizione di quante ne possano essere elaborate contemporaneamente. Senza code di lavoro, una volta raggiunta la quota di richieste simultanee consentite, è necessario attendere il completamento di una o più richieste prima di inviarne una nuova.

L'inserimento in coda dei lavori è facoltativo per le richieste di Job di trascrizione. Le richieste di analisi post-chiamata prevedono l'attivazione automatica della coda dei lavori.

Se abiliti l'accodamento dei lavori,Amazon Transcribe crea una coda che contiene tutte le richieste che superano il limite. Non appena una richiesta viene completata, una nuova richiesta viene estratta dalla coda ed elaborata. Le richieste in coda vengono elaborate in un ordine FIFO (first in, first out).

Puoi aggiungere fino a 10.000 e-mail. Se superi questo limite, riceverai unLimitExceededConcurrentJobException errore. Per mantenere prestazioni ottimali, utilizzaAmazon Transcribe solo fino al 90 percento della quota (un rapporto di larghezza di banda di 0,9) per elaborare i lavori in coda. Si noti che si tratta di valori e-mail.

Suggerimento

È possibile trovare un elenco dei limiti e delle quote predefiniti perAmazon Transcribe le risorse nella Guida di riferimentoAWS generale. Alcune di queste impostazioni al tasso a richiesta.

Se abiliti l'accodamento dei lavori ma non superi la quota per le richieste simultanee, tutte le richieste vengono elaborate contemporaneamente.

Coda di da di da di da di da da

È possibile abilitare l'accodamento dei lavori utilizzando AWS Management ConsoleAWS CLI, o AWSgli SDK; consulta quanto segue per esempi; vedi quanto segue per esempi:

AWS Management Console

1. Accedere alla AWS Management Console.

2. Nel riquadro di navigazione, scegli Lavori di trascrizione, quindi seleziona Crea lavoro (in alto a destra). Si apre la pagina Specifica i dettagli del lavoro.

3. Nella casella Impostazioni del Job è presente un pannello Impostazioni aggiuntive. Se espandi questo pannello, puoi selezionare la casella Aggiungi alla coda di lavoro per abilitare l'accodamento dei lavori.

   

4. Compila tutti gli altri campi che desideri includere nella pagina Specifica i dettagli del lavoro, quindi seleziona Avanti. Si accede alla pagina Configura job (opzionale).

5. Seleziona Crea lavoro per eseguire il processo di trascrizione.

AWS CLI

Questo esempio utilizza il start-transcription-jobcomando e iljob-execution-settings parametro con ilAllowDeferredExecution sottoparametro. Tieni presente che quando includiAllowDeferredExecution nella tua richiesta, devi includere ancheDataAccessRoleArn.

Per ulteriori informazioni, consultare StartTranscriptionJob e JobExecutionSettings.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--job-execution-settings AllowDeferredExecution=true,DataAccessRoleArn=arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole

Ecco un altro esempio di utilizzo del start-transcription-jobcomando e di un corpo della richiesta che consente l'accodamento.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://my-first-queueing-request.json

Il my-first-queueing-requestfile.json contiene il seguente corpo della richiesta.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "JobExecutionSettings": {
        "AllowDeferredExecution": true,
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
  }
}

AWS SDK for Python (Boto3)

Questo esempio utilizza ilAWS SDK for Python (Boto3) per abilitare l'accodamento dei job utilizzando l'AllowDeferredExecutionargomento per il metodo start_transcription_job. Tieni presente che quando includiAllowDeferredExecution nella tua richiesta, devi includere ancheDataAccessRoleArn. Per ulteriori informazioni, consultare StartTranscriptionJob e JobExecutionSettings.

Per ulteriori esempi di utilizzo degliAWS SDK, inclusi esempi specifici per funzionalità, scenari e interservizi, consulta ilEsempi di codice per Amazon Transcribe tramite SDK AWS capitolo.

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-queueing-request"
job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-BUCKET',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    JobExecutionSettings = {
        'AllowDeferredExecution': True,
        'DataAccessRoleArn': 'arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole'
   }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)

È possibile visualizzare lo stato di avanzamento di un lavoro in coda tramiteAWS Management Console o inviando una GetTranscriptionJobrichiesta. Quando un lavoro è in coda, loStatus èQUEUED. Lo stato cambia inIN_PROGRESS una volta avviata l'elaborazione del lavoro, quindi cambia aCOMPLETED oFAILED quando l'elaborazione è terminata.