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Gerenciando adaptadores com a AWS CLI e os SDKs

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Gerenciando adaptadores com a AWS CLI e os SDKs - Amazon Rekognition

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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O Rekognition permite que você use vários recursos que utilizam modelos de visão computacional pré-treinados. Com esses modelos, você pode realizar tarefas como detecção de rótulos e moderação de conteúdo. Você também pode personalizar esses determinados modelos usando um adaptador.

Você pode usar as APIs de criação e gerenciamento de projetos do Rekognition (como CreateProject e CreateProjectVersion) para criar e treinar adaptadores. As páginas a seguir descrevem como usar as operações da API para criar, treinar e gerenciar seus adaptadores usando o Console da AWS, seu AWS SDK escolhido ou a AWS CLI.

Depois de treinar um adaptador, você pode usá-lo ao executar a inferência com os recursos compatíveis. Atualmente, há suporte para adaptadores ao usar o recurso de moderação de conteúdo.

Ao treinar um adaptador usando um AWS SDK, você deve fornecer seus rótulos básicos (anotações de imagem) na forma de um arquivo de manifesto. Como alternativa, você pode usar o Console do Rekognition para criar e treinar um adaptador.

nota

Os adaptadores não podem ser copiados. Apenas as versões do projeto Rekognition Custom Labels podem ser copiadas.

Status do adaptador

O adaptador de moderação personalizado (versões de projetos) pode estar em um dos seguintes status:

  • TRAINING_IN_PROGRESS: o adaptador está em processo de treinamento nos arquivos que você forneceu como documentos de treinamento.

  • TRAINING_COMPLETED: o adaptador concluiu com êxito o treinamento e está pronto para que você analise seu desempenho.

  • TRAINING_FAILED: o adaptador falhou ao concluir seu treinamento por algum motivo. Consulte o arquivo de manifesto de saída e o resumo do manifesto de saída para obter informações sobre a causa da falha.

  • DELETING: o adaptador está em processo de ser excluído.

  • DEPRECATED: o adaptador foi treinado em uma versão mais antiga do modelo básico de moderação de conteúdo. Está em um período de carência e expirará dentro de 60 a 90 dias após o lançamento da nova versão do modelo básico. Durante o período de carência, você ainda pode usar o adaptador para inferência com as operações da API DetectModerationLabels ou StartMediaAnalysisJob. Consulte o console de moderação personalizado para saber a data de validade dos seus adaptadores.

  • EXPIRED: o adaptador foi treinado em uma versão mais antiga do modelo básico de moderação de conteúdo e não pode mais ser usado para obter resultados personalizados com as operações da API DetectModerationLabels ou StartMediaAnalysisJob. Se um adaptador expirado for especificado em uma solicitação de inferência, ele será ignorado e a resposta será retornada da versão mais recente do modelo básico de moderação personalizada.

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