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# Eliminazione di un ciclo umano
<a name="a2i-delete-human-loop"></a>

Quando si elimina un ciclo umano, lo stato cambia in `Deleting`. Quando il ciclo umano viene eliminato, l'attività di revisione umana associata non è più disponibile per i worker. Potresti voler eliminare un ciclo umano in una delle seguenti circostanze:
+ Il modello di attività del worker utilizzato per generare l'interfaccia utente del worker non esegue il rendering correttamente o non funziona come previsto. 
+ Un singolo oggetto di dati è stato inviato accidentalmente ai worker più volte. 
+ Non è più necessario che un oggetto di dati venga esaminato da un essere umano. 

Se lo stato di un ciclo umano è `InProgress`, è necessario interrompere il ciclo umano prima di eliminarlo. Quando si interrompe un ciclo umano, lo stato cambia in `Stopping` mentre viene interrotto. Quando lo stato cambia in `Stopped`, puoi eliminare il ciclo umano. 

Se i worker umani stanno già utilizzando un'attività quando interrompi il ciclo umano associato, questa continuerà a essere disponibile fino al completamento o alla scadenza. Finché i worker stanno ancora lavorando a un'attività, lo stato del ciclo umano sarà `Stopping`. Se queste attività vengono completate, i risultati vengono archiviati nel bucket Amazon S3 specificato nel flusso di lavoro di revisione umana. Se il worker abbandona l'attività senza inviare il lavoro, questa viene interrotta e il worker non può tornare all'attività. Se nessun worker ha iniziato a lavorare sull'attività, questa viene interrotta immediatamente. 

Se si elimina l' AWS account utilizzato per creare il ciclo umano, questo viene interrotto ed eliminato automaticamente. 

## Eliminazione e conservazione dei dati del ciclo umano
<a name="a2i-delete-human-loop-data-retention"></a>

Quando un worker umano completa un'attività di revisione umana, i risultati vengono archiviati nel bucket di output di Amazon S3 specificato nel flusso di lavoro di revisione umana utilizzato per creare il ciclo umano. L'eliminazione o l'interruzione di un ciclo umano non rimuove alcuna risposta del worker dal bucket S3. 

Inoltre, Amazon A2I archivia temporaneamente i dati di input e output del ciclo umano internamente per i seguenti motivi:
+ Se configuri i cicli umani in modo che un singolo oggetto di dati venga inviato a più worker per la revisione, Amazon A2I non scrive i dati di output nel bucket S3 finché tutti i worker non hanno completato l'attività di revisione. Amazon A2I archivia internamente le risposte parziali, ossia le risposte dei singoli worker, in modo da poter scrivere i risultati completi nel tuo bucket S3. 
+ Se segnali il risultato di una revisione umana di bassa qualità, Amazon A2I può indagare e rispondere al problema. 
+ Se perdi l'accesso o elimini il bucket S3 di output specificato nel flusso di lavoro di revisione umana utilizzato per creare un ciclo umano e l'attività è già stata inviata a uno o più worker, Amazon A2I ha bisogno di un posto dove archiviare temporaneamente i risultati delle revisioni umane. 

Amazon A2I elimina questi dati internamente 30 giorni dopo che lo stato di un ciclo umano passa a uno dei seguenti: `Deleted`, `Stopped` o `Completed`. In altre parole, i dati vengono eliminati 30 giorni dopo il completamento, l'interruzione o l'eliminazione del ciclo umano. Inoltre, questi dati vengono eliminati dopo 30 giorni se si chiude l' AWS account utilizzato per creare loop umani associati.

## Interruzione ed eliminazione di una definizione del flusso utilizzando la console o l'API Amazon A2I
<a name="a2i-delete-human-loop-how-to"></a>

Puoi interrompere ed eliminare un loop umano nella console Augmented AI o utilizzando SageMaker l'API. Quando il ciclo umano è stato eliminato, lo stato cambia in `Deleted`.

**Eliminazione un ciclo umano (console)**

1. Vai alla console [https://console.aws.amazon.com/a2i/](https://console.aws.amazon.com/a2i)Augmented AI all'indirizzo.

1. Nel riquadro di navigazione, nella sezione **IA aumentata**, scegli **Flussi di lavoro di revisione umana**.

1. Scegli il nome con collegamento ipertestuale del flusso di lavoro di revisione umana utilizzato per creare il ciclo umano che desideri eliminare. 

1. Nella sezione **Cicli umani** nella parte inferiore della pagina, seleziona il ciclo umano che desideri interrompere ed eliminare.

1. Se lo stato del ciclo umano è `Completed`, `Stopped` o `Failed`, seleziona **Elimina**.

   Se lo **stato** del ciclo umano è `InProgress`, seleziona **Interrompi**. Quando lo stato cambia in **Interrotto**, seleziona **Elimina**.

**Eliminazione di un ciclo umano (API)**

1. Controlla lo stato del tuo ciclo umano utilizzando l'operazione API di runtime IA aumentata `[DescribeHumanLoop](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/API_DescribeHumanLoop.html)`. Vedi esempi di utilizzo di questa operazione nella tabella seguente. 

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#### [ AWS SDK per Python (Boto3) ]

   L'esempio seguente utilizza l'SDK for Python (Boto3) per descrivere il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [describe\_human\_loop](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker-a2i-runtime.html#AugmentedAIRuntime.Client.describe_human_loop) in *AWS SDK for Python (Boto) API Reference*.

   ```
   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.describe_human_loop(HumanLoopName='{{example-human-loop}}')
   human_loop_status = response['HumanLoopStatus']
   print(f'example-human-loop status is: {human_loop_status}')
   ```

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#### [ AWS CLI ]

   L'esempio seguente utilizza la AWS CLI per descrivere il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [describe-human-loop](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker-a2i-runtime/describe-human-loop.html) in *[AWS CLI Riferimento dei comandi](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*. 

   ```
   $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name '{{example-human-loop}}'
   ```

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1. Se lo stato della definizione del flusso è `Completed`, `Stopped` o `Failed`, elimina la definizione del flusso utilizzando l'operazione API di runtime IA aumentata `[DeleteHumanLoop](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/API_DeleteHumanLoop.html)`.

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#### [ AWS SDK per Python (Boto3) ]

   L'esempio seguente utilizza l'SDK for Python (Boto3) per eliminare il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [delete\_human\_loop](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker-a2i-runtime.html#AugmentedAIRuntime.Client.delete_human_loop) in *AWS SDK for Python (Boto) API Reference*.

   ```
   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.delete_human_loop(HumanLoopName='{{example-human-loop}}')
   ```

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#### [ AWS CLI ]

   L'esempio seguente utilizza la AWS CLI per eliminare il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [delete-human-loop](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker-a2i-runtime/delete-human-loop.html) in *[AWS CLI Riferimento dei comandi](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*. 

   ```
   $ aws sagemaker-a2i-runtime delete-human-loop --human-loop-name '{{example-human-loop}}'
   ```

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   Se lo stato del ciclo umano è `InProgress`, interrompi l'utilizzo del ciclo umano `[StopHumanLoop](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/API_StopHumanLoop.html)` e poi usa `DeleteHumanLoop` per eliminarlo. 

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#### [ AWS SDK per Python (Boto3) ]

   L'esempio seguente utilizza l'SDK for Python (Boto3) per descrivere il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [stop\_human\_loop](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker-a2i-runtime.html#AugmentedAIRuntime.Client.stop_human_loop) in *AWS SDK for Python (Boto) API Reference*.

   ```
   import boto3
   
   a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
   response = a2i_runtime_client.stop_human_loop(HumanLoopName='{{example-human-loop}}')
   ```

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#### [ AWS CLI ]

   L'esempio seguente utilizza la AWS CLI per descrivere il ciclo umano denominato. {{example-human-loop}} Per ulteriori informazioni, consulta [stop-human-loop](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker-a2i-runtime/stop-human-loop.html) in *[AWS CLI Riferimento dei comandi](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*. 

   ```
   $ aws sagemaker-a2i-runtime stop-human-loop --human-loop-name '{{example-human-loop}}'
   ```

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