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Création de fonctions Lambda à l’aide des modèles Ground Truth
Vous pouvez créer une fonction Lambda à l'aide de la console Lambda AWS CLI, du SDK ou d'un AWS SDK dans un langage de programmation compatible de votre choix. Consultez le Guide du AWS Lambda développeur pour en savoir plus sur chacune de ces options :
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Pour savoir comment créer une fonction Lambda à l’aide de la console, consultez Création d’une fonction Lambda avec la console.
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Pour savoir comment créer une fonction Lambda à l'aide de AWS CLI, voir Utilisation de AWS Lambda avec l'interface de ligne de AWS commande.
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Sélectionnez la section appropriée de la table des matières pour en savoir plus sur l’utilisation de Lambda dans la langue de votre choix. Par exemple, sélectionnez Travail avec Python pour en savoir plus sur l’utilisation de Lambda avec le kit AWS SDK for Python (Boto3).
Ground Truth fournit des modèles de pré-annotation et de post-annotation via une recette AWS Serverless Application Repository (SAR). Utilisez la procédure suivante pour sélectionner la recette Ground Truth dans la console Lambda.
Utilisez la recette SAR de Ground Truth pour créer des fonctions Lambda de pré-annotation et de post-annotation :
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Ouvrez la page Functions (Fonctions)
dans la console Lambda. -
Sélectionnez Create function (Créer une fonction).
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Sélectionnez Browse serverless app repository (Parcourir le répertoire d’applis sans serveur).
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Dans la zone de texte de recherche, saisissez aws-sagemaker-ground-truth-recipe et sélectionnez cette appli.
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Sélectionnez Deploy (Déployer). Le déploiement de l’appli peut prendre quelques minutes.
Une fois que l’appli est déployée, deux fonctions apparaissent dans la section Functions (Fonctions) de la console Lambda :
serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipePreHumanTaskFunc-et<id>serverlessrepo-aws-sagema-GtRecipeAnnotationConsol-.<id> -
Sélectionnez l’une de ces fonctions et ajoutez votre logique personnalisée dans la section Code.
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Une fois les modifications terminées, sélectionnez Deploy (Déployer) pour les déployer.
