Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ 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)

Amazon Resource Name (ARN) проекта, содержащего модель/адаптер, который вы хотите описать.

--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)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) версии проекта.

CreationTimestamp -> (метка времени)

Универсальное время Unix для начала обучения.

MinInferenceUnits -> (целое число)

Минимальное количество блоков вывода, используемых моделью. Применяется только к проектам с пользовательскими метками. Для получения дополнительной информации см. StartProjectVersion.

Status -> (строка)

Текущий статус версии модели.

StatusMessage -> (строка)

Детальное сообщение об ошибке или предупреждении.

BillableTrainingTimeInSeconds -> (длинное целое число)

Продолжительность, в секундах, за которую взималась плата за успешное обучение версии модели. Это значение возвращается только в случае успешного обучения модели.

TrainingEndTimestamp -> (метка времени)

Дата и время завершения обучения модели в формате Unix.

OutputConfig -> (структура)

Расположение, где сохраняются результаты обучения.

S3Bucket -> (строка)

Ведро S3, в котором размещаются выходные данные обучения.

S3KeyPrefix -> (строка)

Префикс, применяемый к выходным файлам обучения.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

AutoCreate -> (булево)

Если указано, Rekognition разделяет обучающий набор данных, чтобы создать набор данных для тестирования для задачи обучения.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

AutoCreate -> (булево)

Если указано, Rekognition разделяет обучающий набор данных, чтобы создать набор данных для тестирования для задачи обучения.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

EvaluationResult -> (структура)

Результаты обучения. EvaluationResult возвращается только в случае успешного обучения.

F1Score -> (вещественное число)

Значение F1-меры для оценки всех меток. Метрика F1-меры оценивает общую точность и полноту производительности модели как одно значение. Более высокое значение указывает на лучшую точность и полноту. Более низкое значение указывает на то, что точность, полнота или обе работают плохо.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

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)

Имя ведра S3.

Name -> (строка)

Имя ключа объекта S3.

Version -> (строка)

Если в ведре включена версия, вы можете указать версию объекта.

KmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа AWS Key Management Service (ключ AWS KMS), используемого для шифрования модели во время обучения.

MaxInferenceUnits -> (целое число)

Максимальное количество блоков вывода, которые Amazon Rekognition использует для автоматического масштабирования модели. Применяется только к проектам Custom Labels. Для получения дополнительной информации см. StartProjectVersion.

SourceProjectVersionArn -> (строка)

Если версия модели была скопирована из другого проекта, SourceProjectVersionArn содержит ARN исходной версии модели.

VersionDescription -> (строка)

Описание версии проекта, предоставленное пользователем.

Feature -> (строка)

Настройка, которая была настроена.

BaseModelVersion -> (строка)

Версия базовой модели обнаружения, используемая для создания версии проекта.

FeatureConfig -> (структура)

Настройки, специфичные для функции, которые были применены во время обучения.

ContentModeration -> (структура)

Параметры конфигурации для обучения Custom Moderation.

ConfidenceThreshold -> (вещественное число)

Уровень уверенности, который вы планируете использовать для определения наличия небезопасного контента во время вывода.

NextToken -> (строка)

Если предыдущий ответ был неполным (потому что существует больше результатов для извлечения), Amazon Rekognition возвращает маркер постраничной навигации в ответе. Вы можете использовать этот маркер постраничной навигации для получения следующего набора результатов.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API