使用 AWS CLI 和 SDK 管理介面卡 - Amazon Rekognition
介面卡狀態

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用 AWS CLI 和 SDK 管理介面卡

Rekognition 可讓您利用多種運用預先訓練的電腦視覺模型的功能。使用這些模型，您可以執行諸如標籤偵測和內容管制之類的任務。您也可以使用轉接器自訂這些特定型號。

您可以使用 Rekognition 的專案建立和專案管理 API (例如和CreateProject版本) 來建立CreateProject和訓練配接器。下列頁面說明如何使用 API 作業，使用 AWS 主控台、您選擇的 AWS SDK 或 AWS CLI 來建立、訓練和管理介面卡。

訓練轉接器之後，您可以在使用支援的功能執行推論時使用。目前，使用內容管制特徵時支援轉接器。

使用 AWS SDK 訓練適配器時，必須以清單文件的形式提供基本真相標籤（圖像註釋）。或者，您可使用 Rekognition 主控台來建立和訓練轉接器。

注意

無法複製介面卡。只能複製 Rekognition 自訂標籤專案版本。

主題

介面卡狀態

自訂協調配接器 (專案版本) 可處於下列其中一種狀態：

  • 訓練進度-轉接器正在針對您提供的訓練文件的檔案進行訓練。

  • 訓練 _ 已完成-介面卡已成功完成訓練，並準備好讓您檢閱其效能。

  • TRAINING_FAILED-介面卡因某些原因無法完成訓練，請檢閱輸出資訊清單檔案和輸出資訊清單摘要，以取得失敗原因的相關資訊。

  • 刪除-轉接器正在刪除。

  • 已取代-介面卡已在舊版的「內容協調」基本模型上進行訓練。這是在寬限期內，它將在新基礎模型版本發布後的 60 到 90 天內到期。在寬限期內，您仍然可以使用配接器進行DetectModeration標籤或 StartMediaAnalysisJobAPI 作業的推論。如需介面卡的到期日，請參閱自訂協調主控台。

  • 已過期-介面卡已在較舊版本的「內容協調」基本模型上進行訓練，因此無法再用於透過 DetectModerationLabels 或 StartMediaAnalysisJob API 作業取得自訂結果。如果在推論請求中指定了「過期」配接卡，則會略過該配接卡，而是從最新版本的「自訂協調」基本模型傳回回應。