[ aws . rekognition ]
describe-project-versions
Описание
Отображает и описывает версии проекта Amazon Rekognition. Вы можете указать до 10 версий моделей или адаптеров в ProjectVersionArns. Если значение не указано, возвращаются описания всех версий моделей/адаптеров в проекте.
Для выполнения этой операции требуются разрешения на выполнение действия rekognition:DescribeProjectVersions.
См. также: Документацию API AWS
describe-project-versions — это постраничная операция. Для получения всего набора результатов могут быть выполнены несколько вызовов API. Вы можете отключить постраничный вывод, предоставив аргумент --no-paginate. При использовании --output text и аргумента --query в ответе с постраничным выводом аргумент --query должен извлекать данные из результатов следующих выражений запроса: ProjectVersionDescriptions
Синтаксис
describe-project-versions
--project-arn <value>
[--version-names <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--starting-token <value>]
[--page-size <value>]
[--max-items <value>]
[--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
--project-arn (строка)
--version-names (список)
Список имен версий моделей или проектов, которые вы хотите описать. Вы можете добавить до 10 имен версий моделей или проектов в список. Если значение не указано, возвращаются все описания версий проекта. Имя версии является частью ARN версии проекта. Например, my-model.2020-01-21T09.10.15 — это имя версии в следующем ARN: arn:aws:rekognition:us-east-1:123456789012:project/getting-started/version/*my-model.2020-01-21T09.10.15* /1234567890123.
(строка)
Синтаксис:
"string" "string" ...
--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной строки JSON. Строка JSON соответствует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения переопределят значения, предоставленные в JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного значения JSON, поскольку строка будет взята буквально. Это может не быть указано вместе с --cli-input-yaml.
--starting-token (строка)
Маркер для указания начальной точки постраничного вывода. Это NextToken из ранее усеченного ответа.
Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.
--page-size (целое число)
Размер каждой страницы для получения в вызове AWS-сервиса. Это не влияет на количество элементов, возвращаемых в выводе команды. Установка меньшего размера страницы приводит к большему количеству вызовов AWS-сервиса, получая меньше элементов в каждом вызове. Это может помочь предотвратить истечение времени ожидания вызовов AWS-сервиса.
Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.
--max-items (целое число)
Общее количество элементов для возвращения в выводе команды. Если общее количество доступных элементов больше указанного значения, в выводе команды предоставляется NextToken. Для продолжения постраничного вывода предоставьте значение NextToken в аргументе starting-token последующей команды. Не используйте элемент ответа NextToken напрямую вне AWS CLI.
Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.
--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. При отсутствии значения или значении input выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, будет выведен пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. При предоставлении значения output проверяются входные данные команды и возвращается 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)
Включить отладку.
--endpoint-url (строка)
Переопределить URL по умолчанию команды на указанный URL.
--no-verify-ssl (логическое значение)
По умолчанию AWS CLI использует SSL при взаимодействии с AWS-сервисами. Для каждого соединения SSL AWS CLI будет проверять сертификаты SSL. Этот параметр переопределяет поведение проверки сертификатов SSL по умолчанию.
--no-paginate (логическое значение)
Отключить автоматическую постраничную обработку. Если автоматическая постраничная обработка отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.
--output (строка)
Стиль форматирования для вывода команды.
- json
- text
- table
- yaml
- yaml-stream
--query (строка)
Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.
--profile (строка)
Использование определенного профиля из вашего файла учетных данных.
--region (строка)
Используемый регион. Переопределяет настройки конфигурации/среды.
--version (строка)
Отображение версии этого инструмента.
--color (строка)
Включение/выключение цветного вывода.
- on
- off
- auto
--no-sign-request (логическое значение)
Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружаться, если этот аргумент предоставлен.
--ca-bundle (строка)
Сводка сертификатов 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. По умолчанию используется формат base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены в виде строки, закодированной в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, отображающего двоичный блок fileb://, всегда будет рассматриваться как двоичный и будет использовать содержимое файла напрямую независимо от параметра 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 постраничный вывод CLI для вывода.
--cli-auto-prompt (логическое значение)
Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.
--no-cli-auto-prompt (логическое значение)
Отключить автоматический запрос параметров ввода CLI.
Вывод
ProjectVersionDescriptions -> (список)
Список описаний версий проекта. Список отсортирован по дате и времени создания версий проекта, от последней до самой ранней.
(структура)
Описание версии проекта Amazon Rekognition.
ProjectVersionArn -> (строка)
CreationTimestamp -> (метка времени)
MinInferenceUnits -> (целое число)
Status -> (строка)
StatusMessage -> (строка)
BillableTrainingTimeInSeconds -> (длинное целое число)
TrainingEndTimestamp -> (метка времени)
OutputConfig -> (структура)
Расположение, где сохраняются результаты обучения.
S3Bucket -> (строка)
S3KeyPrefix -> (строка)
TrainingDataResult -> (структура)
Содержит информацию о результатах обучения.
Input -> (структура)
Обучающие данные, которые вы предоставили.
Assets -> (список)
Файл манифеста, содержащий ссылки на обучающие изображения и истинные метки.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
Output -> (структура)
Ссылка на изображения (активы), которые фактически использовались во время обучения с предсказаниями обученной модели.
Assets -> (список)
Файл манифеста, содержащий ссылки на обучающие изображения и истинные метки.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
Validation -> (структура)
Манифест, предоставленный вами для обучения, с результатами валидации для каждой строки.
Assets -> (список)
Ассеты, составляющие данные валидации.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
TestingDataResult -> (структура)
Содержит информацию о результатах тестирования.
Input -> (структура)
Набор данных тестирования, предоставленный для обучения.
Assets -> (список)
Ассеты, используемые для тестирования.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
AutoCreate -> (булево)
Output -> (структура)
Подмножество набора данных, которое фактически было протестировано. Некоторые изображения (активы) могут не быть протестированы из-за формата файла и других проблем.
Assets -> (список)
Ассеты, используемые для тестирования.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
AutoCreate -> (булево)
Validation -> (структура)
Расположение манифеста валидации данных. Манифест валидации данных создается для набора данных теста во время обучения модели.
Assets -> (список)
Ассеты, составляющие данные валидации.
(структура)
Ассеты — это изображения, используемые для обучения и оценки версии модели. Ассеты также могут содержать информацию для отладки неудачного обучения модели.
GroundTruthManifest -> (структура)
Ведро S3, содержащее файл манифеста в формате Amazon Sagemaker Ground Truth.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
EvaluationResult -> (структура)
Результаты обучения. EvaluationResult возвращается только в случае успешного обучения.
F1Score -> (вещественное число)
Summary -> (структура)
Ведро S3, содержащее сводку обучения.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
ManifestSummary -> (структура)
Расположение сводного манифеста. Сводный манифест предоставляет агрегированные результаты валидации данных для обучающего и тестового наборов данных.
S3Object -> (структура)
Предоставляет имя ведра S3 и имя объекта.
Регион ведра S3, содержащего объект S3, должен соответствовать региону, используемому для операций Amazon Rekognition.
Для обработки Amazon Rekognition объекта S3, пользователь должен иметь разрешение на доступ к объекту S3. Дополнительную информацию см. в руководстве разработчика Amazon Rekognition в разделе "Как Amazon Rekognition работает с IAM".
Bucket -> (строка)
Name -> (строка)
Version -> (строка)
KmsKeyId -> (строка)
MaxInferenceUnits -> (целое число)
SourceProjectVersionArn -> (строка)
SourceProjectVersionArn содержит ARN исходной версии модели.VersionDescription -> (строка)
Feature -> (строка)
BaseModelVersion -> (строка)
FeatureConfig -> (структура)
Настройки, специфичные для функции, которые были применены во время обучения.
ContentModeration -> (структура)
Параметры конфигурации для обучения Custom Moderation.
ConfidenceThreshold -> (вещественное число)
NextToken -> (строка)
© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.