[ aws . comprehend ]
create-flywheel
Описание
Flywheel — это ресурс Amazon Web Services, который организует непрерывное обучение модели для пользовательской классификации или пользовательского распознавания сущностей. Вы можете создать flywheel, начав с уже обученной модели, или Comprehend может создать и обучить новую модель.
При создании flywheel Comprehend создаёт хранилище данных в вашей учётной записи. Хранилище данных содержит данные обучения и проверки для всех версий модели.
Чтобы использовать flywheel с уже обученной моделью, укажите активную версию модели. Comprehend скопирует данные обучения и проверки модели в хранилище данных flywheel.
Чтобы использовать flywheel с новой моделью, необходимо указать набор данных для обучения (и необязательные данные проверки) при создании flywheel.
Дополнительную информацию о flywheel см. в обзоре Flywheel в руководстве разработчика Amazon Comprehend.
См. также: Документацию API AWS
Синтаксис
create-flywheel
--flywheel-name <value>
[--active-model-arn <value>]
--data-access-role-arn <value>
[--task-config <value>]
[--model-type <value>]
--data-lake-s3-uri <value>
[--data-security-config <value>]
[--client-request-token <value>]
[--tags <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]
Параметры
--flywheel-name (строка)
--active-model-arn (строка)
TaskConfig или ModelType, если вы указали ActiveModelArn.--data-access-role-arn (строка)
--task-config (структура)
Настройка модели, связанной с flywheel. Вам нужно установить TaskConfig, если вы создаёте flywheel для новой модели.
LanguageCode -> (строка)
DocumentClassificationConfig -> (структура)
Настройка, необходимая для модели классификации документов.
Mode -> (строка)
MULTI_CLASS или MULTI_LABEL.Labels -> (список)
Один или несколько тегов для ассоциации с пользовательским классификатором.
(строка)
EntityRecognitionConfig -> (структура)
Настройка, необходимая для модели распознавания сущностей.
EntityTypes -> (список)
До 25 типов сущностей, которые модель обучена распознавать.
(структура)
Тип сущности в помеченном наборе данных обучения, который Amazon Comprehend использует для обучения пользовательскому распознавателю сущностей.
Type -> (строка)
Тип сущности в помеченном наборе данных обучения, который Amazon Comprehend использует для обучения пользовательскому распознавателю сущностей.
Типы сущностей не должны содержать следующих недопустимых символов: n (перевод строки), \n (перевод строки), r (возврат каретки), \r (возврат каретки), t (табуляция), \t (табуляция) и , (запятая).
Синтаксис JSON:
{
"LanguageCode": "en"|"es"|"fr"|"de"|"it"|"pt"|"ar"|"hi"|"ja"|"ko"|"zh"|"zh-TW",
"DocumentClassificationConfig": {
"Mode": "MULTI_CLASS"|"MULTI_LABEL",
"Labels": ["string", ...]
},
"EntityRecognitionConfig": {
"EntityTypes": [
{
"Type": "string"
}
...
]
}
}
--model-type (строка)
Тип модели. Вам нужно установить ModelType, если вы создаёте flywheel для новой модели.
Возможные значения:
DOCUMENT_CLASSIFIERENTITY_RECOGNIZER
--data-lake-s3-uri (строка)
--data-security-config (структура)
Настройки безопасности данных.
ModelKmsKeyId -> (строка)
Идентификатор ключа KMS, который Amazon Comprehend использует для шифрования обученных пользовательских моделей. ModelKmsKeyId может иметь один из следующих форматов:
- Идентификатор ключа KMS:
"1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab" - Amazon Resource Name (ARN) ключа KMS:
"arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
VolumeKmsKeyId -> (строка)
DataLakeKmsKeyId -> (строка)
VpcConfig -> (структура)
Параметры конфигурации необязательного виртуального частного облака (VPC), содержащего ресурсы, которые вы используете для задания. Дополнительную информацию см. в Amazon VPC.
SecurityGroupIds -> (список)
Идентификатор группы безопасности на экземпляре вашего частного VPC. Группы безопасности в вашем VPC служат виртуальным брандмауэром для управления входящим и исходящим трафиком и обеспечивают безопасность ресурсов, к которым вы будете получать доступ в VPC. Этот идентификатор числа предшествует «sg-», например: «sg-03b388029b0a285ea». Дополнительную информацию см. в Группах безопасности для вашего VPC.
(строка)
Subnets -> (список)
Идентификатор каждого подсети, используемого в вашем частном VPC. Эта подсеть является подмножеством диапазона адресов IPv4, используемых VPC, и относится к определённой доступной зоне в регионе VPC. Этот идентификатор числа предшествует «subnet-», например: «subnet-04ccf456919e69055». Дополнительную информацию см. в VPC и подсетях.
(строка)
Сокращённый синтаксис:
ModelKmsKeyId=string,VolumeKmsKeyId=string,DataLakeKmsKeyId=string,VpcConfig={SecurityGroupIds=[string,string],Subnets=[string,string]}
Синтаксис JSON:
{
"ModelKmsKeyId": "string",
"VolumeKmsKeyId": "string",
"DataLakeKmsKeyId": "string",
"VpcConfig": {
"SecurityGroupIds": ["string", ...],
"Subnets": ["string", ...]
}
}
--client-request-token (строка)
--tags (список)
Теги для ассоциации с этим flywheel.
(структура)
Пара ключевых-значений, добавляющая метаданные к ресурсу, используемому Amazon Comprehend. Например, тег с парой ключевых-значений ‘Department’:’Sales’ может быть добавлен к ресурсу, чтобы указать его использование конкретным отделом.
Key -> (строка)
Value -> (строка)
Сокращённый синтаксис:
Key=string,Value=string ...
Синтаксис JSON:
[
{
"Key": "string",
"Value": "string"
}
...
]
--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной строки JSON. Строка JSON следует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если на командной строке предоставляются другие аргументы, эти значения переопределяют значения, предоставленные JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного значения JSON, так как строка будет взята буквально. Это может не быть указано вместе с --cli-input-yaml.
--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса к API. Если предоставлено без значения или со значением input, выводит пример JSON-ввода, который можно использовать как аргумент для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено yaml-input, он выведет пример YAML-ввода, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, он проверяет входные данные команд и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не стабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.
Глобальные параметры
--debug (логическое значение)
Включает отладочную регистрацию.
--endpoint-url (строка)
Переопределяет URL по умолчанию команды заданным URL.
--no-verify-ssl (логическое значение)
По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять SSL-сертификаты. Этот параметр переопределяет поведение проверки SSL-сертификатов по умолчанию.
--no-paginate (логическое значение)
Отключает автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.
--output (строка)
Стиль форматирования для вывода команд.
- json
- text
- таблица
- yaml
- yaml-поток
--query (строка)
Запрос JMESPath для использования при фильтрации данных ответа.
--profile (строка)
Используйте определённый профиль из файла с данными авторизации.
--region (строка)
Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.
--version (строка)
Отобразить версию этого инструмента.
--color (строка)
Включить/выключить цветной вывод.
- включено
- выключено
- автоматически
--no-sign-request (логическое значение)
Не подписывать запросы. Данные авторизации не будут загружены, если этот аргумент предоставлен.
--ca-bundle (строка)
Файл-сборка сертификата CA для использования при проверке SSL-сертификатов. Переопределяет настройки конфигурации/среды.
--cli-read-timeout (целое число)
Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.
--cli-connect-timeout (целое число)
Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, подключение сокета будет блокирующим и не будет иметь таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.
--cli-binary-format (строка)
Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, отображающего двоичный блок, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и будет использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть правильно отформатировано для настроенного cli-binary-format.
- base64
- raw-in-base64-out
--no-cli-pager (логическое значение)
Отключить пейджер CLI для вывода.
--cli-auto-prompt (логическое значение)
Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.
--no-cli-auto-prompt (логическое значение)
Отключить автоматическое запросы параметров ввода CLI.
Примеры
Примечание
Чтобы использовать следующие примеры, необходимо установить и настроить AWS CLI. Дополнительную информацию см. в руководстве по началу работы в Руководстве пользователя AWS CLI.
Если не указано иное, все примеры используют правила цитирования, аналогичные Unix. Эти примеры потребуется адаптировать к правилам цитирования вашей оболочки. См. Использование кавычек со строками в Руководстве пользователя AWS CLI.
Создание маховика
Следующий create-flywheel пример создает маховик для управления непрерывной подготовкой модели классификации документов или распознавания сущностей. В этом примере маховик создается для управления существующей обученной моделью, указанной тегом --active-model-arn. При создании маховика создается озеро данных в соответствии с тегом --input-data-lake.
aws comprehend create-flywheel \
--flywheel-name example-flywheel \
--active-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1 \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--data-lake-s3-uri "s3://amzn-s3-demo-bucket"
Вывод:
{
"FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel"
}
Дополнительную информацию см. в разделе Обзор маховиков в Руководстве разработчика Amazon Comprehend.
Вывод
FlywheelArn -> (строка)
ActiveModelArn -> (строка)
© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.