プロジェクトを作成します - Amazon Lookout for Vision
プロジェクトの作成 (コンソール)プロジェクトの作成 (SDK)

プロジェクトを作成します

プロジェクトは、Amazon Lookout for Vision モデルを作成および管理するために必要なリソースのグループです。プロジェクトでは、次のものが管理されます。

  • データセット — モデルのトレーニングに使用される画像と画像ラベル。詳細については「データセットの作成」を参照してください。

  • モデル — 異常を検出するためにトレーニングするソフトウェア。モデルのバージョンは複数持つことができます。詳細については「モデルのトレーニング」を参照してください。

単一のタイプの機械部品の異常を検出するなど、単一のユースケースにプロジェクトを使用することをお勧めします。

注記

AWS CloudFormation を使用して、Amazon Lookout for Vision プロジェクトをプロビジョニングおよび設定することができます。詳細については「AWS CloudFormation による Amazon Lookout for Vision プロジェクトの作成」を参照してください。

プロジェクトを表示するには、「プロジェクトの表示」を参照してください。または、[Amazon Lookout for Vision ダッシュボードを使用する] を開きます。モデルを削除するには「モデルの削除」を参照してください。

プロジェクトの作成 (コンソール)

次の手続きは、コンソールを使ってプロジェクトを作成する方法です。

プロジェクトを作成するには (コンソール)

  1. https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/ で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで、[プロジェクト] を選択します。

  3. [プロジェクトを作成] を選択します。

  4. [プロジェクト名] にプロジェクトの名前を入力します。

  5. [プロジェクトを作成] を選択します。プロジェクトの詳細ページが表示されます。

  6. データセットを作成するには、「データセットの作成」の手順に従います。

プロジェクトの作成 (SDK)

CreateProject オペレーションを使用して、Amazon Lookout for Vision プロジェクトを作成します。CreateProject からの応答には、プロジェクト名とプロジェクトの Amazon リソースネーム (ARN) が含まれています。その後、CreateDataset を呼び出して、トレーニング用とテスト用のデータセットをプロジェクトに追加します。詳細については「マニフェストファイル (SDK) を使用したデータセットの作成」を参照してください。

プロジェクトで作成したプロジェクトを表示するには、ListProjects を呼び出します。詳細については「プロジェクトの表示」を参照してください。

プロジェクトを作成するには (SDK)

  1. まだの場合は、AWS CLI と AWS SDK をインストールして構成します。詳細については「ステップ 4: AWS CLI と AWS SDK をセットアップする」を参照してください。

  2. 以下のサンプルコードを使用してモデルを作成します。

    CLI

    project-name の値をプロジェクトで使用する名前に変更します。

    aws lookoutvision create-project --project-name project name \
  --profile lookoutvision-access
    Python

    このコードは、「AWS Documentation SDK 例 GitHub リポジトリ」から引用されたものです。詳しい例はこちらで参照できます。

        @staticmethod
    def create_project(lookoutvision_client, project_name):
        """
        Creates a new Lookout for Vision project.

        :param lookoutvision_client: A Boto3 Lookout for Vision client.
        :param  project_name: The name for the new project.
        :return project_arn: The ARN of the new project.
        """
        try:
            logger.info("Creating project: %s", project_name)
            response = lookoutvision_client.create_project(ProjectName=project_name)
            project_arn = response["ProjectMetadata"]["ProjectArn"]
            logger.info("project ARN: %s", project_arn)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't create project %s.", project_name)
            raise
        else:
            return project_arn
    Java V2

    このコードは、「AWS Documentation SDK 例 GitHub リポジトリ」から引用されたものです。詳しい例はこちらで参照できます。

    /**
 * Creates an Amazon Lookout for Vision project.
 * 
 * @param lfvClient   An Amazon Lookout for Vision client.
 * @param projectName The name of the project that you want to create.
 * @return ProjectMetadata Metadata information about the created project.
 */
public static ProjectMetadata createProject(LookoutVisionClient lfvClient, String projectName)
                throws LookoutVisionException {

        logger.log(Level.INFO, "Creating project: {0}", projectName);
        CreateProjectRequest createProjectRequest = CreateProjectRequest.builder().projectName(projectName)
                        .build();

        CreateProjectResponse response = lfvClient.createProject(createProjectRequest);

        logger.log(Level.INFO, "Project created. ARN: {0}", response.projectMetadata().projectArn());

        return response.projectMetadata();

}

  3. データセットを作成するには「Amazon SageMaker Ground Truth マニフェストファイルを使用してデータセットを作成する」の手順に従います。