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# 搭配使用自訂任務類型和 Amazon 增強版 AI
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您可以使用 Amazon 增強版 AI (Amazon A2I)，將人工審核 (人工循環) 納入使用*自訂任務類型*的*任何*機器學習工作流程中。此選項為您提供了最大的靈活性，可以自訂將資料物件傳送給人員進行審核的條件，以及工作者使用者介面的外觀和風格。

當您使用自訂任務類型時，您可以建立自訂的人工審核工作流程，並指定在哪些條件下將資料物件直接傳送給您的應用程式中人工審核。

下列影像描述了 Amazon A2I 自訂工作流程。自訂機器學習 (ML) 模型可用來產生預測。用戶端應用程式會利用使用者定義的條件篩選這些預測，並判斷是否需要人工審核。如果是這樣，便會將這些預測傳送到 Amazon A2I 進行人工審核。Amazon A2I 會收集 Amazon S3 中的人工審核結果，而這些結果可以由用戶端應用程式存取。如果篩選器確定不需要人工審核，則可以將預測直接饋送至用戶端應用程式。

![搭配使用自訂任務類型和 Amazon 增強版 AI](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/a2i/diagrams/product-page-diagram_A2I-Components_Custom@2x.png)


使用此頁面上的程序，了解如何使用自訂任務類型將 Amazon A2I 整合到任何機器學習工作流程中。

**要使用流程定義建立人工循環，請將其整合到您的應用程式中並監控結果**

1. 完成 Amazon A2I [使用增強版 AI 的先決條件](a2i-getting-started-prerequisites.md)。注意下列事項：
   + 您存放輸入和輸出資料的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體的路徑。
   + 附加必要許可的 (IAM) 角色的 Amazon Resource Name AWS Identity and Access Management (ARN)。
   + (選用) 私有人力資源的 ARN，若您計劃使用私有人力資源。

1. 使用 HTML 元素，建立一個自訂工作者範本，其中 Amazon A2I 用於產生您的工作者任務使用者介面。若要了解如何建立自訂範本，請參閱[建立自訂工作者任務範本](a2i-custom-templates.md)。

1. 使用步驟 2 中的自訂工作者範本，在 Amazon SageMaker AI 主控台中產生工作者任務範本。若要了解作法，請參閱[建立工作者任務範本](a2i-worker-template-console.md#a2i-create-worker-template-console)。

   在下一個步驟中，您建立一個流程定義：
   + 如果您要使用 SageMaker API 建立流程定義，請記下此工作者任務範本的 ARN 以供下一個步驟使用。
   + 如果您使用主控台建立流程定義，則當您選擇**建立人工審核工作流程**時，您的範本會自動顯示在**工作者任務範本**區段中。

1. 建立流程定義時，請提供 S3 儲存貯體、IAM 角色 ARN 和工作者範本的路徑。
   + 若要了解如何使用 SageMaker AI `CreateFlowDefinition` API 建立流程定義，請參閱[建立人工審核工作流程 (API)](a2i-create-flow-definition.md#a2i-create-human-review-api)。
   + 若要了解如何使用 SageMaker AI 主控台建立流程定義，請參閱[建立人工審核工作流程 (主控台)](a2i-create-flow-definition.md#a2i-create-human-review-console)。

1. 使用 [Amazon A2I 執行時期 API](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/Welcome.html) 設定您的人工循環。若要了解作法，請參閱[建立和啟動人工循環](a2i-start-human-loop.md)。

1. 若要在您的應用程式中控制何時啟動人工審核，請在應用程式中指定據以呼叫 `StartHumanLoop` 的條件。Amazon A2I 與自訂任務類型搭配使用時，無法使用人工循環啟動條件 (例如啟動人工循環的可信度閾值)。每個 `StartHumanLoop` 調用都會導致人工審核。

一旦您啟動人工循環，您可以使用 Amazon 增強版 AI 執行期 API 和 Amazon EventBridge (也稱為 Amazon CloudWatch Events) 來管理和監控您的循環。如需進一步了解，請參閱[監控和管理您的人工循環](a2i-monitor-humanloop-results.md)。

## 使用 Amazon A2I 自訂任務類型的端對端教學課程
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有關示範如何將 Amazon A2I 整合到各種機器學習 (ML) 工作流程中的端對端範例，請參閱[使用 Amazon A2I 的使用案例和範例](a2i-task-types-general.md)中的表格。若要開始使用這些筆記本之一，請參閱[將 SageMaker 筆記本執行個體與 Amazon A2I Jupyter 筆記本搭配使用](a2i-task-types-general.md#a2i-task-types-notebook-demo)。