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# Elaborazione dei dati in un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato con AWS Lambda
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In questo argomento sono disponibili informazioni su come implementare funzioni [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/) opzionali durante la creazione di un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato. È possibile specificare due tipi di funzioni Lambda da utilizzare con il flusso di lavoro di etichettatura personalizzato.
+ *Lambda di pre-annotazione*: questa funzione avvia e pre-elabora ogni oggetto di dati inviato al processo di etichettatura prima di inviarlo ai worker.
+ *Lambda post-annotazione*: questa funzione elabora i risultati quando i worker inviano un'attività. Se si specificano più worker per oggetto dati, questa funzione può includere la logica per consolidare le annotazioni.

Se sei un nuovo utente di Lambda e Ground Truth, ti consigliamo di utilizzare le pagine di questa sezione secondo quanto segue:

1. Innanzitutto, consulta [Utilizzo di funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazioneUtilizzo di funzioni Lambda](sms-custom-templates-step3-lambda-requirements.md).

1. Quindi, utilizza la pagina [Aggiungi le autorizzazioni richieste da utilizzare AWS Lambda con Ground Truth](sms-custom-templates-step3-lambda-permissions.md) per scoprire i requisiti in materia di sicurezza e autorizzazione per utilizzare le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione in un processo di etichettatura personalizzato Ground Truth.

1. Successivamente, devi visitare la console Lambda o usare Lambda APIs per creare le tue funzioni. Usa la sezione [Creare funzioni Lambda utilizzando i modelli Ground Truth](sms-custom-templates-step3-lambda-create.md) per scoprire come creare funzioni Lambda.

1. Per scoprire come testare la funzione Lambda, consulta [Testare le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione](sms-custom-templates-step3-lambda-test.md).

1. Dopo aver creato le funzioni Lambda di pre-elaborazione e post-elaborazione, selezionale nella sezione **Funzioni Lambda** visualizzata dopo l'editor di codice per il tuo HTML personalizzato nella tua console Ground Truth. Per scoprire come utilizzare queste funzioni in una richiesta API `CreateLabelingJob`, consulta [Creare un processo di etichettatura (API)](sms-create-labeling-job-api.md).

Per un tutorial sul flusso di lavoro di etichettatura personalizzato che includa esempi di funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione, consulta [Modello demo: annotazione di immagini con `crowd-bounding-box`](sms-custom-templates-step2-demo1.md).

**Topics**
+ [Utilizzo di funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione](sms-custom-templates-step3-lambda-requirements.md)
+ [Aggiungi le autorizzazioni richieste da utilizzare AWS Lambda con Ground Truth](sms-custom-templates-step3-lambda-permissions.md)
+ [Creare funzioni Lambda utilizzando i modelli Ground Truth](sms-custom-templates-step3-lambda-create.md)
+ [Testare le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione](sms-custom-templates-step3-lambda-test.md)