删除人工循环 - Amazon SageMaker
人类循环数据保留和删除使用控制台或 Amazon A2I API 停止和删除流定义
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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。

删除人工循环

当你删除人类循环时，状态更改为Deleting. 删除人类循环后，工作人员不再可以执行相关的人工审查任务。在以下情况之一中，您可能需要删除人工循环：

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

  • 单个数据对象被意外多次发送给工作人员。

  • 您不再需要由人类审核的数据对象。

如果人类循环的状态是InProgress，你必须在删除人类循环之前停止它。当您停止人工循环时，该状态将变为Stopping在停止时。当状态更改为Stopped，可以删除人工循环。

当停止关联人工循环时，如果人工工已在处理某个任务，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，人工循环的状态就是Stopping. 如果完成这些任务，结果将存储在人工审查工作流程中指定的 Amazon S3 存储桶 URI 中。如果工作人员在没有提交工作的情况下离开任务，则该任务将停止，工作人员无法返回任务。如果没有工作人员开始处理任务，则会立即停止该任务。

如果删除Amazon用于创建人类循环的帐户，它会自动停止并删除。

人类循环数据保留和删除

当人工完成人工审查任务时，结果将存储在您在用于创建人工循环的人工审核工作流程中指定的 Amazon S3 输出存储桶中。删除或停止人工循环不会从 S3 存储桶中删除任何工作人员应答。

此外，出于以下原因，Amazon A2I 在内部暂时存储人工循环输入和输出数据：

  • 如果您配置人工循环以便将单个数据对象发送给多个工作程序进行审核，那么在所有工作人员完成审核任务之前，Amazon A2I 不会将输出数据写入 S3 存储桶。Amazon A2I 在内部存储部分答案（来自单个员工的答案），以便它可以将完整的结果写入 S3 存储桶。

  • 如果您报告了低质量的人工评论结果，亚马逊 A2I 可以调查并回应您的问题。

  • 如果您无法访问或删除用于创建人类循环的人工审阅工作流程中指定的输出 S3 存储桶，并且任务已发送给一个或多个工作人员，Amazon A2I 需要一个地方来临时存储人工审查结果。

在人类循环状态更改为以下状态之一后 30 天内，Amazon A2I 会在内部删除此数据：Deleted、Stopped，或者Completed. 换句话说，数据将在人类循环完成、停止或删除 30 天后删除。此外，如果您关闭了，此数据将在 30 天后删除Amazon用于创建关联的人类循环的帐户。

使用控制台或 Amazon A2I API 停止和删除流定义

您可以在 Augmented AI 控制台中或使用 SageMaker API 停止和删除人类循环。当人工循环被删除后，该状态将变为Deleted.

删除人类循环（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部分中，选择人工审核工作流.

  3. 选择用于创建要删除的人工循环的人工审查工作流程的超链接名称。

  4. 在人类循环在页面底部的部分中，选择要停止和删除的人工循环。

  5. 如果人工循环状态为Completed、Stopped，或者Failed，选择Delete.

    如果人工循环状态是InProgress，选择停止. 当状态更改为Stopped，选择Delete.

删除人类循环 (API)

  1. 使用 Augmented AI 运行时 API 操作检查人工循环的状态DescribeHumanLoop. 请参阅下表中的使用此操作的示例。

    Amazon SDK for Python (Boto3)

    以下示例使用 SDK for Python (Boto3) 描述名为示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。描述了 _human_LOOP中的Amazon适用于 Python 的开发工具包 (Boto) API 参考.

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.describe_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
human_loop_status = response['HumanLoopStatus']
print(f'example-human-loop status is: {human_loop_status}')
    Amazon CLI

    以下示例使用AmazonCLI 来描述名为的人类循环示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。描述人类循环中的Amazon CLI命令参考.

    $ aws sagemaker-a2i-runtime describe-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

  2. 如果流程定义状态为Completed、Stopped，或者Failed中，使用 Augmented AI 运行时 API 操作删除流程定义DeleteHumanLoop.

    Amazon SDK for Python (Boto3)

    以下示例使用 SDK for Python (Boto3) 删除名为示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。delete_human_LOOP中的Amazon适用于 Python 的开发工具包 (Boto) API 参考.

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.delete_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
    Amazon CLI

    以下示例使用AmazonCLI 删除名为的人类循环示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。删除人类循环中的Amazon CLI命令参考.

    $ aws sagemaker-a2i-runtime delete-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'

    如果人工循环状态为InProgress使用停止人工循环StopHumanLoop然后使用DeleteHumanLoop删除它。

    Amazon SDK for Python (Boto3)

    以下示例使用 SDK for Python (Boto3) 描述名为示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。stop_human_LOOP中的Amazon适用于 Python 的开发工具包 (Boto) API 参考.

    import boto3

a2i_runtime_client = boto3.client('sagemaker-a2i-runtime')
response = a2i_runtime_client.stop_human_loop(HumanLoopName='example-human-loop')
    Amazon CLI

    以下示例使用AmazonCLI 来描述名为的人类循环示例-人类循环. 有关更多信息，请参阅 。停止人类循环中的Amazon CLI命令参考.

    $ aws sagemaker-a2i-runtime stop-human-loop --human-loop-name 'example-human-loop'