Membuat Pekerjaan Pelabelan (Konsol)

Untuk membuat pekerjaan pelabelan (konsol)

1. Masuk ke konsol SageMaker AI di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Di panel navigasi kiri, pilih Lab eling jobs.

3. Pada halaman pekerjaan pelabelan, pilih Buat pekerjaan pelabelan.

4. Untuk Nama pekerjaan, masukkan nama untuk pekerjaan pelabelan Anda.

5. (Opsional) Jika Anda ingin mengidentifikasi label dengan kunci, pilih Saya ingin menentukan nama atribut label yang berbeda dari nama pekerjaan pelabelan. Jika Anda tidak memilih opsi ini, nama pekerjaan pelabelan yang Anda tentukan pada langkah sebelumnya akan digunakan untuk mengidentifikasi label Anda di file manifes keluaran Anda.

6. Pilih pengaturan data untuk membuat koneksi antara dataset input Anda dan Ground Truth.

   • Untuk pengaturan data otomatis:

     • Ikuti petunjuk di Mengotomatiskan pengaturan data untuk pekerjaan pelabelan untuk pekerjaan pelabelan gambar, teks, dan klip video.

     • Ikuti petunjuk di Siapkan Data Input Bingkai Video Otomatis untuk pekerjaan pelabelan bingkai video.

   • Untuk pengaturan data manual:

     • Untuk lokasi dataset Input, berikan lokasi di Amazon S3 tempat file manifes masukan Anda berada. Misalnya, jika file manifes input Anda, manifest.json, terletak di example-bucket, masukkan s3://example - .json. bucket/manifest

     • Untuk lokasi kumpulan data Output, berikan lokasi di Amazon S3 tempat Anda ingin Ground Truth menyimpan data keluaran dari pekerjaan pelabelan Anda.

7. Untuk Peran IAM, pilih peran IAM yang ada atau buat peran IAM dengan izin untuk mengakses sumber daya Anda di Amazon S3, untuk menulis ke bucket Amazon S3 keluaran yang ditentukan di atas, dan dengan kebijakan eksekusi SageMaker AI terlampir.

8. (Opsional) Untuk Konfigurasi tambahan, Anda dapat menentukan berapa banyak dataset yang ingin diberi label oleh pekerja, dan jika Anda ingin SageMaker AI mengenkripsi data keluaran untuk pekerjaan pelabelan Anda menggunakan kunci AWS KMS enkripsi. Untuk mengenkripsi data keluaran Anda, Anda harus memiliki AWS KMS izin yang diperlukan yang dilampirkan ke peran IAM yang Anda berikan pada langkah sebelumnya. Untuk detail selengkapnya, lihat Tetapkan Izin IAM untuk Menggunakan Ground Truth.

9. Di bagian Jenis tugas, di bawah Kategori tugas, gunakan daftar dropdown untuk memilih kategori tugas Anda.

10. Di Pemilihan tugas, pilih jenis tugas Anda.

11. (Opsional) Berikan tag untuk pekerjaan pelabelan Anda agar lebih mudah ditemukan di konsol nanti.

12. Pilih Berikutnya.

13. Di bagian Pekerja, pilih jenis tenaga kerja yang ingin Anda gunakan. Untuk detail selengkapnya tentang opsi tenaga kerja Anda, lihatTenaga Kerja.

14. (Opsional) Setelah memilih tenaga kerja, tentukan batas waktu tugas. Ini adalah jumlah waktu maksimum yang dimiliki seorang pekerja untuk mengerjakan suatu tugas.

    Untuk tugas anotasi awan titik 3D, batas waktu tugas default adalah 3 hari. Batas waktu default untuk pekerjaan klasifikasi teks dan gambar serta pelabelan verifikasi label adalah 5 menit. Batas waktu default untuk semua pekerjaan pelabelan lainnya adalah 60 menit.

15. (Opsional) Untuk kotak pembatas, segmentasi semantik, bingkai video, dan jenis tugas awan titik 3D, Anda dapat memilih Tampilkan label yang ada jika ingin menampilkan label untuk kumpulan data input agar pekerja dapat memverifikasi atau menyesuaikan.

    Untuk pekerjaan pelabelan segmentasi kotak pembatas dan semantik, ini akan membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian.

    Untuk pekerjaan pelabelan bingkai video dan awan titik 3D:

    • Pilih Peny esuaian untuk membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian. Bila Anda memilih opsi ini, Anda dapat menambahkan label baru tetapi Anda tidak dapat menghapus atau mengedit label yang ada dari pekerjaan sebelumnya. Secara opsional, Anda dapat memilih atribut kategori label dan atribut bingkai yang ingin diedit oleh pekerja. Untuk membuat atribut dapat diedit, pilih kotak centang Iz inkan pekerja mengedit atribut ini untuk atribut tersebut.

      Secara opsional, Anda dapat menambahkan kategori label baru dan atribut bingkai.

    • Pilih Verifikasi untuk membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian. Bila Anda memilih opsi ini, Anda tidak dapat menambahkan, mengubah, atau menghapus label yang ada dari pekerjaan sebelumnya. Secara opsional, Anda dapat memilih atribut kategori label dan atribut bingkai yang ingin diedit oleh pekerja. Untuk membuat atribut dapat diedit, pilih kotak centang Iz inkan pekerja mengedit atribut ini untuk atribut tersebut.

      Sebaiknya tambahkan atribut kategori label baru ke label yang ingin diverifikasi pekerja, atau menambahkan satu atau beberapa atribut bingkai agar pekerja memberikan informasi tentang keseluruhan frame.

    Untuk informasi selengkapnya, lihat Verifikasi dan penyesuaian label.

16. Konfigurasikan UI pekerja Anda:

    • Jika Anda menggunakan jenis tugas bawaan, tentukan instruksi dan label pekerja.

      • Untuk klasifikasi gambar dan klasifikasi teks (tunggal dan multi-label) Anda harus menentukan setidaknya dua kategori label. Untuk semua jenis tugas bawaan lainnya, Anda harus menentukan setidaknya satu kategori label.

      • (Opsional) Jika Anda membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D atau bingkai video, Anda dapat menentukan atribut kategori label (tidak didukung untuk segmentasi semantik awan titik 3D) dan atribut bingkai. Atribut kategori label dapat ditetapkan ke satu atau lebih label. Atribut bingkai akan muncul pada setiap label pekerja cloud titik atau bingkai video. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Antarmuka pengguna pekerja (UI) untuk cloud titik 3D dan Antarmuka pengguna pekerja (UI) untuk bingkai video.

      • (Opsional) Tambahkan instruksi tambahan untuk membantu pekerja Anda menyelesaikan tugas Anda.

    • Jika Anda membuat alur kerja pelabelan khusus, Anda harus:

      • Masukkan template khusus di kotak kode. Template kustom dapat dibuat menggunakan kombinasi HTML, bahasa templating Liquid dan komponen web pra-bangun kami. Secara opsional, Anda dapat memilih template dasar dari menu drop-down untuk memulai.

      • Tentukan fungsi lambda pra-anotasi dan pasca-anotasi. Untuk mempelajari cara membuat fungsi-fungsi ini, lihatMemproses data dalam alur kerja pelabelan khusus dengan AWS Lambda.

17. (Opsional) Anda dapat memilih Lihat pratinjau untuk melihat pratinjau instruksi, label, dan berinteraksi dengan UI pekerja Anda. Pastikan pemblokir pop-up browser dinonaktifkan sebelum membuat pratinjau.

18. Pilih Buat.