删除人工审核工作流程 - Amazon SageMaker
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

删除人工审核工作流程

当您删除人工审核工作流程或在人工循环处理过程中删除 AWS 账户时,人工审核工作流程状态将更改为 Deleting。如果工作人员尚未启动由这些人工循环创建的任务Amazon A2I,则 将自动停止和删除所有关联的人工循环。如果工作人员已在处理某个任务,则该任务将继续可用,直到完成或过期。只要工作人员仍在处理某个任务,人工审核工作流程的状态就会是 Deleting。如果这些任务已完成,结果将存储在流定义中指定的 Amazon S3 存储桶中。

删除流定义不会从 Amazon S3 存储桶中删除任何工作人员应答。如果任务已完成,但您删除了 AWS 账户,则结果将存储在 Augmented AI 服务存储桶中 30 (30 000) 天,然后永久删除。

删除所有人工循环后,人工审核工作流程将被永久删除。删除人工审核工作流后,您可以重复使用其名称来创建新的人工审核工作流。

您可能出于以下任一原因需要删除人工审核工作流程:

  • 您已将数据发送给一组人工审查人员,并希望删除所有未启动的人工循环,因为您希望这些工作人员不再处理这些任务。

  • 用于生成工作人员 UI 的工作人员任务模板无法正常呈现或无法按预期运行。

删除人工审核工作流后,会发生以下更改:

  • 人工审核工作流程不再显示在 Augmented AI 控制台的 Amazon SageMaker 区域的 Human review workflows (人工审核工作流程) 页面上。

  • 当您使用人工审核工作流程名称作为 API 操作DescribeFlowDefinitionDeleteFlowDefinition 的输入时, Augmented AI 将返回 ResourceNotFound 错误。

  • 当您使用 ListFlowDefinitions 时,已删除的人工审核工作流将不会包含在结果中。

  • 当 使用人工审核工作流程 ARN 作为 Augmented AI 运行时 API 操作的输入时ListHumanLoops, Augmented AI 将返回 ResourceNotFoundException

使用控制台或 SageMaker API 删除流定义

您可以在 Augmented AI 控制台的 SageMaker 区域的 Human review workflows (人工审核工作流程) 页面上或使用 SageMaker API 删除人工审核工作流程。

只有当流定义的状态为 Active 时才能将其删除。

删除人工审核工作流程(控制台)

  1. 导航到 Augmented AI 控制台 (https://console.aws.amazon.com/a2i/

  2. 在导航窗格中的 Augmented AI 部分下,选择 Human review workflows (人工审查工作流程)

  3. 选择要删除的人工审查工作流程的带超链接的名称。

  4. 在人工审查工作流程的 Summary (摘要) 页面的右上角,选择 Delete (删除)

  5. 在要求您确认删除人工审查工作流程的对话框中,选择 Delete (删除)

系统会自动将您重定向到 Human review workflows (人工审查工作流程) 页面。在删除人工审查工作流程时,该工作流程的状态列中将显示 Deleting (正在删除) 状态。删除该工作流程后,它将不会显示在此页面上的工作流程列表中。

删除人工审核工作流程 (API)

您可以使用 SageMaker DeleteFlowDefinition API 操作删除人工审核工作流程(流定义)。通过 AWS CLI各种语言特定的开发工具包支持此 API 操作。下表显示了使用 适用于 Python (Boto3) 的开发工具包 和 AWS CLI 删除人工审核工作流程的示例请求。example-flow-definition.

适用于 Python (Boto3) 的 AWS 软件开发工具包

以下请求示例使用 适用于 Python (Boto3) 的开发工具包 删除人工审核工作流程。有关更多信息,请参阅 中的 https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.delete_flow_definition AWS SDK for Python (Boto) API Referencedelete_flow_definition。

import boto3 sagemaker_client = boto3.client('sagemaker') response = sagemaker_client.delete_flow_definition(FlowDefinitionName='example-flow-definition')
AWS CLI

以下请求示例使用 AWS CLI 删除人工审核工作流程。有关更多信息,请参阅 中的 https://docs.amazonaws.cn/cli/latest/reference/sagemaker/delete-flow-definition.html AWS CLI Command Referencedelete-flow-definition。

$ aws sagemaker delete-flow-definition --flow-definition-name 'example-flow-definition'

如果此操作成功,则 Augmented AI 会发送回带有空 HTTP 正文的 HTTP 200 响应。