将 Amazon Augmented AI 与自定义任务类型结合使用
您可以使用 Amazon Augmented AI (Amazon A2I)，通过自定义任务类型，将人工审核（人工循环）集成到任何机器学习工作流中。此选项为您提供了最大的灵活性，可以自定义将数据对象发送给人工进行审阅的条件，以及工作人员用户界面的外观。
使用自定义任务类型时，您可以创建自定义人工审核工作流，并指定在应用程序中直接发送数据对象以供人工审核的条件。
下图描述了 Amazon A2I 自定义工作流。使用自定义 ML 模型来生成预测。客户端应用程序使用用户定义的标准筛选这些预测，并确定是否需要人工审核。如果需要，则这些预测将发送到 Amazon A2I 以进行人工审核。Amazon A2I 在 Amazon S3 中收集人工审核结果，客户端应用程序可以访问这些结果。如果筛选过程确定不需要人工审核，则可以直接将预测提供给客户端应用程序。
使用本页上的步骤，了解如何通过自定义任务类型将 Amazon A2I 集成到任意机器学习工作流中。
使用流定义创建人工循环，将其集成到应用程序中并监控结果
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完成 Amazon A2I 使用 Augmented AI 的先决条件。请注意以下几点：
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指向存储输入和输出数据的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶的路径。
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附加了所需权限的 Amazon Identity and Access Management (IAM) 角色的 Amazon 资源名称 (ARN)。
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（可选）如果您计划使用私有人力，则为私有人力的 ARN。
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使用 HTML 元素，创建 Amazon A2I 用于生成工作人员任务 UI 的自定义工作人员模板。要了解如何创建自定义模板，请参阅 创建自定义工作人员模板。
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使用步骤 2 中的自定义工作人员模板，在 Amazon SageMaker 控制台中生成工作人员任务模板。要了解如何操作，请参阅创建工作人员任务模板。
在下一步中，您将创建流定义：
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如果要使用 SageMaker API 创建流定义，请记下此工作人员任务模板的 ARN 以在下一步中使用。
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如果您使用控制台创建流定义，则在您选择创建人工审核工作流时，模板将自动显示在工作人员任务模板部分。
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创建流定义时，请提供 S3 存储桶的路径、您的 IAM 角色 ARN 和工作人员模板。
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要了解如何使用 SageMaker
CreateFlowDefinitionAPI 创建流定义，请参阅创建人工审核工作流 (API)。 -
要了解如何使用 SageMaker 控制台创建流定义，请参阅创建人工审核工作流（控制台）。
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使用 Amazon A2I 运行时系统 API 配置您的人工循环。要了解如何操作，请参阅创建和启动人工循环。
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要控制何时在应用程序中启动人工审核，请指定在应用程序中调用
StartHumanLoop的条件。在将 Amazon A2I 与自定义任务类型结合使用时，人工循环激活条件（如启动人工循环的置信度阈值）将不可用。每次StartHumanLoop调用都会导致人工审核。
启动人工循环后，您可以使用 Augmented AI 运行时系统 API 和 Amazon EventBridge（也称为 Amazon CloudWatch Events）管理和监控循环。要了解更多信息，请参阅监控和管理您的人工循环。
使用 Amazon A2I 自定义任务类型的端到端教程
有关演示如何将 Amazon A2I 集成到各种 ML 工作流中的端到端示例，请参阅使用 Amazon A2I 的使用场景和示例中的表。要开始使用这些笔记本之一，请参阅将 SageMaker 笔记本实例与 Amazon A2I Jupyter 笔记本一起使用。