AWS IoT Greengrass Version 1 は、2023 年 6 月 30 日に延長ライフサイクルフェーズに入りました。詳細については、「AWS IoT Greengrass V1 メンテナンスポリシー」を参照してください。この日付を過ぎる AWS IoT Greengrass V1 と、 は機能、機能強化、バグ修正、セキュリティパッチを提供する更新プログラムをリリースしません。で実行されるデバイスは中断 AWS IoT Greengrass V1 されず、引き続き動作し、クラウドに接続します。に移行する AWS IoT Greengrass Version 2ことを強くお勧めします。これにより、重要な新機能が追加され、追加のプラットフォームのサポートが追加されます。

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ML フィードバックコネクタ

この ML フィードバックコネクタにより、モデルの再トレーニングと分析のための機械学習 (ML) モデルデータへのアクセスが容易になります。コネクタ:

このコネクタを設定するには、サポートされているフィードバック設定を JSON 形式で記述します。フィードバック設定では、送信先 Amazon S3 バケット、コンテンツタイプ、サンプリング戦略などのプロパティを定義します。(サンプリング戦略は、アップロードするサンプルを決定するために使用されます)。

ML フィードバックコネクタは、次のシナリオで使用できます。

ARN: arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1

要件

このコネクタには以下の要件があります。

パラメータ

サンプルコネクタを作成する (AWS CLI)

以下の CLI コマンドは、ML フィードバックコネクタを含む初期バージョンで ConnectorDefinition を作成します。

aws greengrass create-connector-definition --name MyGreengrassConnectors --initial-version '{
    "Connectors": [
        {
            "Id": "MyMLFeedbackConnector",
            "ConnectorArn": "arn:aws:greengrass:region::/connectors/MLFeedback/versions/1",
            "Parameters": {
                "FeedbackConfigurationMap": "{  \"RandomSamplingConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-random-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"RANDOM_SAMPLING\",  \"rate\": 0.5  } },  \"LeastConfidenceConfiguration\": {  \"s3-bucket-name\": \"my-aws-bucket-least-confidence-sampling\",  \"content-type\": \"image/png\",  \"file-ext\": \"png\",  \"sampling-strategy\": {  \"strategy-name\": \"LEAST_CONFIDENCE\",  \"threshold\": 0.4  } } }", 
                "RequestLimit": "10"
            }
        }
    ]
}'

FeedbackConfigurationMap の例

以下に示しているのは、FeedbackConfigurationMap パラメータ値の拡張例です。この例には、さまざまなサンプリング戦略を使用するいくつかのフィードバック設定が含まれています。

{
    "ConfigID1": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-random-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "RANDOM_SAMPLING",
            "rate": 0.5
        }
    },
    "ConfigID2": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-margin-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "MARGIN",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID3": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-least-confidence-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "LEAST_CONFIDENCE",
            "threshold": 0.4
        }
    },
    "ConfigID4": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-entropy-sampling",
        "content-type": "image/png",
        "file-ext": "png",
        "sampling-strategy": {
            "strategy-name": "ENTROPY",
            "threshold": 2
        }
    },
    "ConfigID5": {
        "s3-bucket-name": "my-aws-bucket-no-sampling",
        "s3-prefix": "DeviceA",
        "content-type": "application/json"
    }
}

サンプリング戦略

コネクタは、コネクタに渡されたサンプルをアップロードするかどうかを決定する 4 つのサンプリング戦略をサポートします。サンプルは、モデルが予測に使用するデータの個別のインスタンスです。サンプリング戦略を使用して、モデルの精度を向上させる可能性が最も高いサンプルをフィルタリングできます。

入力データ

ユーザー定義の Lambda 関数は、AWS IoT Greengrass Machine Learning SDK の feedback クライアントの publish 関数を使用してコネクタを呼び出します。例については、「使用例」を参照してください。

publish 関数は次の引数を取ります。

出力データ

このコネクタは、3 つの MQTT トピックにデータを発行します。

コネクタが MQTT トピックで通信できるようにするには、サブスクリプションを設定する必要があります。詳細については、「入力と出力」を参照してください。

使用例

次の例は、AWS IoT Greengrass Machine Learning SDK を使用して ML フィードバックコネクタにデータを送信するユーザー定義 Lambda 関数です。

import json
import logging
import os
import sys
import greengrass_machine_learning_sdk as ml

client = ml.client('feedback')

try:
    feedback_config_id = os.environ["FEEDBACK_CONFIG_ID"]
    model_input_data_dir = os.environ["MODEL_INPUT_DIR"]
    model_prediction_str = os.environ["MODEL_PREDICTIONS"]
    model_prediction = json.loads(model_prediction_str)
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open environment variables. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)

try:
    with open(os.path.join(model_input_data_dir, os.listdir(model_input_data_dir)[0]), 'rb') as f:
        content = f.read()
except Exception as e:
    logging.info("Failed to open model input directory. Failed with exception:{}".format(e))
    sys.exit(1)    

def invoke_feedback_connector():
    logging.info("Invoking feedback connector.")
    try:
        client.publish(
            ConfigId=feedback_config_id,
            ModelInput=content,
            ModelPrediction=model_prediction
        )
    except Exception as e:
        logging.info("Exception raised when invoking feedback connector:{}".format(e))
        sys.exit(1)    

invoke_feedback_connector()

def function_handler(event, context):
    return

ライセンス

ML フィードバックコネクタには、以下のサードパーティーのソフトウェアおよびライセンスが含まれています。

このコネクタは、Greengrass Core ソフトウェアライセンス契約に従ってリリースされます。

以下も参照してください。