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프로젝트 생성
프로젝트는 모델의 모델 버전, 훈련 데이터 세트, 테스트 데이터 세트를 관리합니다. Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔 또는 API를 사용하여 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 프로젝트 삭제와 같은 다른 프로젝트 작업에 대해서는 Amazon Rekognition Custom Labels 프로젝트 관리 항목을 참조하세요.
태그를 사용하여 프로젝트를 비롯한 Amazon Rekognition 사용자 지정 레이블 리소스를 분류하고 관리할 수 있습니다.
이 CreateProject작업을 통해 리소스를 분류하고 관리하는 데 사용할 수 있는 키-값 쌍으로 태그를 제공하여 새 프로젝트를 생성할 때 선택적으로 태그를 지정할 수 있습니다.
Amazon Rekognition Custom Labels 프로젝트 생성(콘솔)
Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 모델을 생성할 수 있습니다. 새 AWS 지역에서 콘솔을 처음 사용하는 경우 Amazon Rekognition 사용자 지정 레이블은 계정에 Amazon S3 버킷 (콘솔 버킷) 을 생성하도록 요청합니다. AWS 버킷은 프로젝트 파일을 저장하는 데 사용됩니다. 콘솔 버킷을 생성하지 않으면 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용할 수 없습니다.
Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 모델을 생성할 수 있습니다.
Amazon Rekognition Custom Labels 프로젝트 생성(SDK)
를 호출하여 Amazon Rekognition 사용자 지정 라벨 프로젝트를 생성합니다. CreateProject 응답은 프로젝트를 식별하는 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다. 프로젝트를 생성한 후 모델 훈련 및 테스트를 위한 데이터 세트를 생성합니다. 자세한 정보는 이미지를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터 세트 생성을 참조하세요.
프로젝트 (SDK) 생성
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아직 설치하지 않았다면 및 SDK를 설치하고 구성하십시오 AWS CLI . AWS 자세한 정보는 4단계: 및 SDK 설정 AWS CLIAWS을 참조하세요.
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다음 코드를 사용하여 프로젝트를 생성합니다.
- AWS CLI
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다음 예제는 프로젝트를 생성하고 해당 ARN을 표시하는 방법을 보여줍니다.
project-name의 값을 생성하려는 프로젝트의 이름으로 변경합니다.
aws rekognition create-project --project-name my_project \
--profile custom-labels-access --"CUSTOM_LABELS" --tags'{"key1":"value1","key2":"value2"}'
- Python
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다음 예제는 프로젝트를 생성하고 해당 ARN을 표시하는 방법을 보여줍니다. 다음 명령줄 인수를 제공하세요.
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import argparse
import logging
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logger = logging.getLogger(__name__)
def create_project(rek_client, project_name):
"""
Creates an Amazon Rekognition Custom Labels project
:param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param project_name: A name for the new prooject.
"""
try:
#Create the project.
logger.info("Creating project: %s",project_name)
response=rek_client.create_project(ProjectName=project_name)
logger.info("project ARN: %s",response['ProjectArn'])
return response['ProjectArn']
except ClientError as err:
logger.exception("Couldn't create project - %s: %s", project_name, err.response['Error']['Message'])
raise
def add_arguments(parser):
"""
Adds command line arguments to the parser.
:param parser: The command line parser.
"""
parser.add_argument(
"project_name", help="A name for the new project."
)
def main():
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s")
try:
# Get command line arguments.
parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
add_arguments(parser)
args = parser.parse_args()
print(f"Creating project: {args.project_name}")
# Create the project.
session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access')
rekognition_client = session.client("rekognition")
project_arn=create_project(rekognition_client,
args.project_name)
print(f"Finished creating project: {args.project_name}")
print(f"ARN: {project_arn}")
except ClientError as err:
logger.exception("Problem creating project: %s", err)
print(f"Problem creating project: {err}")
if __name__ == "__main__":
main()
- Java V2
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다음 예제는 프로젝트를 생성하고 해당 ARN을 표시하는 방법을 보여줍니다.
다음 명령줄 인수를 제공하세요.
/*
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
*/
package com.example.rekognition;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
public class CreateProject {
public static final Logger logger = Logger.getLogger(CreateProject.class.getName());
public static String createMyProject(RekognitionClient rekClient, String projectName) {
try {
logger.log(Level.INFO, "Creating project: {0}", projectName);
CreateProjectRequest createProjectRequest = CreateProjectRequest.builder().projectName(projectName).build();
CreateProjectResponse response = rekClient.createProject(createProjectRequest);
logger.log(Level.INFO, "Project ARN: {0} ", response.projectArn());
return response.projectArn();
} catch (RekognitionException e) {
logger.log(Level.SEVERE, "Could not create project: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
public static void main(String[] args) {
final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<project_name> <bucket> <image>\n\n" + "Where:\n"
+ " project_name - A name for the new project\n\n";
if (args.length != 1) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
String projectName = args[0];
String projectArn = null;
;
try {
// Get the Rekognition client.
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access"))
.region(Region.US_WEST_2)
.build();
// Create the project
projectArn = createMyProject(rekClient, projectName);
System.out.println(String.format("Created project: %s %nProject ARN: %s", projectName, projectArn));
rekClient.close();
} catch (RekognitionException rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
}
}
}
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응답에 표시된 프로젝트 ARN의 이름을 기록해 둡니다. 모델을 생성할 때 필요합니다.
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교육 및 테스트 데이터세트 생성 () SDK 에 나온 단계에 따라 프로젝트를 위한 훈련 및 테스트 데이터 세트를 만드세요.
CreateProject 작업 요청
CreateProject 작업 요청 형식은 다음과 같습니다.
{
"AutoUpdate": "string",
"Feature": "string",
"ProjectName": "string",
"Tags": {
"string": "string"
}
}
