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Gestion d’une équipe de travail pour les évaluations humaines des modèles dans Amazon Bedrock
Pour les tâches d’évaluation de modèle qui font appel à des travailleurs humains, vous devez disposer d’une équipe de travail. Une équipe de travail est un groupe de travailleurs que vous choisissez. Il peut s’agir d’employés de votre entreprise ou d’un groupe d’experts, spécialistes de votre secteur d’activité.
Notification des travailleurs dans Amazon Bedrock
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Lorsque vous créez une tâche d’évaluation dans Amazon Bedrock, les travailleurs ne sont notifiés de la tâche qui leur est attribuée que lorsque vous les ajoutez pour la première fois à une équipe de travail.
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Si vous retirez un travailleur d’une équipe de travail pendant la création d’une tâche évaluation, il perd également l’accès à toutes les tâches d’évaluation qui lui ont été attribuées.
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Pour toute nouvelle tâche d’évaluation que vous attribuez à un travailleur humain existant, vous devez l’en notifier directement et lui fournir l’URL du portail des travailleurs. Les travailleurs doivent utiliser leurs informations d’identification de connexion créées précédemment pour le portail des travailleurs. Ce portail des travailleurs est le même pour toutes les tâches d’évaluation relevant de votre compte AWS par région.
Vous pouvez créer une équipe de travail humaine ou en gérer une existante pendant que vous configurez une tâche d’évaluation de travailleurs pendant que vous configurez une main-d’œuvre privée gérée par Amazon SageMaker Ground Truth. Amazon SageMaker Ground Truth prend en charge des fonctionnalités plus avancées de gestion de main-d’œuvre. Pour en savoir plus sur la gestion de votre main-d’œuvre dans Amazon SageMaker Ground Truth, consultez Création et gestion de mains-d’œuvre.
Vous pouvez retirer des travailleurs d’une équipe de travail pendant que vous configurez une nouvelle tâche d’évaluation. Sinon, vous devez utiliser la console Amazon Cognito ou la console Amazon SageMaker Ground Truth pour gérer les équipes de travail que vous avez créées dans Amazon Bedrock.
Si l’utilisateur, le groupe ou le rôle IAM dispose des autorisations nécessaires, les mains-d’œuvre privées et les équipes de travail existantes que vous avez créées dans Amazon Cognito, Amazon SageMaker Ground Truth ou IA augmentée d’Amazon (Amazon A2I) sont visibles au moment où vous créez une tâche d’évaluation faisant appel à des travailleurs humains.
Amazon Bedrock prend en charge un maximum de 50 travailleurs par équipe de travail.
Dans le champ d’adresses e-mail, vous pouvez saisir jusqu’à 50 adresses e-mail à la fois. Pour ajouter des travailleurs supplémentaires à votre tâche d’évaluation, utilisez la console Amazon Cognito ou la console Ground Truth. Les adresses doivent être séparées par une virgule. Vous devez inclure votre propre adresse e-mail pour faire partie de la main-d’œuvre et voir les tâches d’étiquetage.
Création d’instructions pour les travailleurs humains
La création d’instructions appropriées pour vos tâches d’évaluation de modèles améliore la précision de vos travailleurs dans l’accomplissement de leur tâche. Vous pouvez modifier les instructions par défaut fournies dans la console au moment de créer une tâche d’évaluation de modèle. Les instructions sont montrées à l’employé sur la page d’interface utilisateur d’étiquetage des tâches.
Pour aider les travailleurs à effectuer les tâches qui leur sont assignées, vous pouvez fournir deux types d’instructions.
Description appropriée de chaque méthode d’évaluation
Les descriptions doivent fournir une explication succincte des métriques sélectionnées. Chaque description doit s’attarder sur la métrique et indiquer clairement comment les travailleurs doivent évaluer la méthode d’évaluation sélectionnée.
Instructions d’évaluation globales à l’intention des travailleurs
Ces instructions apparaissent sur la page Web où les travailleurs effectuent une tâche. Vous pouvez utiliser cet espace pour fixer des directives générales concernant la tâche d’évaluation de modèle et décrire les réponses de vérité terrain si vous les avez incluses dans votre jeu de données d’invite.
