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Auflisten von Modellbewertungsaufträgen, die ein Modell als Richter in Amazon Bedrock verwenden - Amazon Bedrock

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Auflisten von Modellbewertungsaufträgen, die ein Modell als Richter in Amazon Bedrock verwenden

Sie können Ihre aktuellen Jobs zur automatischen Modellevaluierung auflisten, die Sie bereits mit dem AWS CLI oder einem unterstützten AWS SDK erstellt haben. In der Amazon-Bedrock-Konsole können Sie auch eine Tabelle anzeigen, die Ihre aktuellen Aufträge zur Modellbewertung enthält.

Die folgenden Beispiele zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Modellevaluierungsjobs mithilfe des AWS-Managementkonsole SDK für Python finden. AWS CLI

Amazon Bedrock console

  1. Öffnen Sie die Amazon Bedrock-Konsole: https://console.aws.amazon.com/bedrock/

  2. Klicken Sie im Navigationsbereich auf Modelle.

  3. Auf der Karte Modellbewertungsaufträge finden Sie eine Tabelle, in der die Aufträge zur Modellbewertung aufgeführt sind, die Sie bereits erstellt haben.

AWS CLI

In der können Sie den help Befehl verwenden AWS CLI, um zu sehen, welche Parameter erforderlich sind und welche Parameter bei der Verwendung list-evaluation-jobs optional sind.

aws bedrock list-evaluation-jobs help

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Verwendung von list-evaluation-jobs und die Angabe, dass maximal 5 Aufträge zurückgegeben werden sollen. Standardmäßig werden Aufträge in absteigender Reihenfolge ab dem Zeitpunkt zurückgegeben, zu dem sie gestartet wurden.

aws bedrock list-evaluation-jobs --max-items 5
SDK for Python

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie das AWS SDK für Python verwenden, um einen Modellevaluierungsjob zu finden, den Sie zuvor erstellt haben. 

import boto3
client = boto3.client('bedrock')

job_request = client.list_evaluation_jobs(maxResults=20)

print (job_request)