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# 레이블 지정 작업 생성
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Amazon SageMaker AI 콘솔에서 원하는 언어의 AWS SDK를 사용하여를 실행하여 레이블 지정 작업을 생성할 수 있습니다`CreateLabelingJob`. 레이블 지정 작업이 생성되고 나면 [CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-monitor-cloud-watch.html)를 사용하여 작업자 지표(프라이빗 작업 인력의 경우) 및 레이블 지정 작업 상태를 추적할 수 있습니다.

레이블 지정 작업을 생성하기 전에 다음 페이지(해당하는 경우)를 읽어 보는 것이 좋습니다.
+ 콘솔에서 자동 데이터 설정을 사용하거나, 콘솔에서 또는 `CreateLabelingJob` API 사용 시 입력 매니페스트 파일을 사용하여 입력 데이터를 지정할 수 있습니다. 자동 데이터 설정 관련 정보는 [레이블 지정 작업을 위한 데이터 설정 자동화](sms-console-create-manifest-file.md)을(를) 참조하세요. 입력 매니페스트 파일 생성 방법은 [매니페스트 파일 입력](sms-input-data-input-manifest.md)을(를) 참조하세요.
+ 레이블 지정 작업 입력 데이터 할당량 검토: [입력 데이터 할당량](input-data-limits.md).

태스크 유형을 선택한 후에는 이 페이지의 주제를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 방법을 알아봅니다.

Ground Truth를 처음 사용하는 경우에는 제일 먼저 [시작하기: Ground Truth로 경계 상자 레이블 지정 작업 생성](sms-getting-started.md)의 데모를 단계별로 살펴보는 것이 좋습니다.

**중요**  
Ground Truth에서는 레이블 지정 작업 입력 이미지 데이터가 담긴 모든 S3 버킷에 CORS 정책이 연결되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 [입력 이미지 데이터에 대한 CORS 요구 사항](sms-cors-update.md) 섹션을 참조하세요.

**Topics**
+ [기본 제공 작업 유형](sms-task-types.md)
+ [지침 페이지 생성](sms-creating-instruction-pages.md)
+ [레이블 지정 작업 생성(콘솔)](sms-create-labeling-job-console.md)
+ [레이블 지정 작업 생성(API)](sms-create-labeling-job-api.md)
+ [스트리밍 레이블링 작업 생성](sms-streaming-create-job.md)
+ [레이블 범주 및 프레임 속성을 사용하여 범주 구성 파일 레이블 지정](sms-label-cat-config-attributes.md)