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範例:使用 SageMaker API 建立串流標籤 Job
以下是 AWS Python SDK (Boto3) 請求CreateLabelingJob
。若要了解如何使用此 API 和關聯特定語言 SDK 建立標記任務,請參閱建立標記任務 (API)。
請留意此範例的下列參數:
-
SnsDataSource
:此參數出現在InputConfig
和OutputConfig
中,用於個別識別輸入和輸出 Amazon SNS 主題。若要建立串流標記任務,您必須提供 Amazon SNS 輸入主題。您也可以選擇提供 Amazon SNS 輸出主題。 -
S3DataSource
:此為選用參數。如果您要包含標記任務開始時立即標記之資料物件的輸入資訊清單檔案,請使用此參數。 -
StoppingConditions
:建立串流標記任務時會忽略此參數。若要進一步了解如何停止串流標記任務,請參閱 停止串流標記任務。 -
串流標記任務不支援自動化資料標記。請勿包含
LabelingJobAlgorithmsConfig
參數。
response = client.create_labeling_job( LabelingJobName= '
example-labeling-job
', LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json
' }, 'SnsDataSource': { 'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-input-topic
' } }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': [ 'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data
', 'KmsKeyId': 'string', 'SnsTopicArn': 'arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:your-sns-output-topic
' }, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*
', LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json
', HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*
', 'UiConfig': { 'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html
' }, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-tasktype
', 'TaskKeywords': [ 'Example key word
', ], 'TaskTitle': 'Multi-label image classification task
', 'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown
', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject':123
, 'TaskTimeLimitInSeconds':123
, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds':123
, 'MaxConcurrentTaskCount':123
, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-tasktype
' } }, Tags=[ { 'Key': 'string'
, 'Value': 'string
' }, ] )