Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Eliminación de un trabajo de evaluación del modelo en Amazon Bedrock Puede eliminar un trabajo de evaluación de modelos mediante la consola de Amazon Bedrock o mediante la [BatchDeleteEvaluationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_BatchDeleteEvaluationJob.html)operación con un AWS SDK compatible o uno compatible. AWS CLI Para poder eliminar un trabajo de evaluación del modelo, el estado del trabajo debe ser `FAILED`, `COMPLETED` o `STOPPED`. Puede obtener el estado actual de un trabajo en la consola Amazon Bedrock o llamando al [ ListEvaluationJobs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListEvaluationJobs.html). Para obtener más información, consulte [Enumeración de los trabajos de evaluación automática de modelos en Amazon BedrockEnumeración de los trabajos de evaluación de modelos con intervención humana en Amazon Bedrock](model-evaluation-jobs-management-list.md). Puede eliminar hasta 25 trabajos de evaluación del modelo a la vez con la consola y con la operación `BatchDeleteEvaluationJob`. Si necesita eliminar más trabajos, repita el procedimiento de la consola o llame a `BatchDeleteEvaluationJob`. Si elimina un trabajo de evaluación del modelo con la operación `BatchDeleteEvaluationJob`, necesitará los nombres de recursos de Amazon (ARN) de los modelos que desee eliminar. Para obtener más información sobre cómo obtener el ARN de un modelo, consulte [Enumeración de los trabajos de evaluación automática de modelos en Amazon BedrockEnumeración de los trabajos de evaluación de modelos con intervención humana en Amazon Bedrock](model-evaluation-jobs-management-list.md). Al eliminar un trabajo de evaluación de modelos, se eliminan todos los recursos de Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI. Todos los trabajos de evaluación de modelos guardados en los buckets de Amazon S3 se conservan sin cambios. Además, en el caso de los trabajos de evaluación de modelos que utilizan trabajadores humanos, al eliminar un trabajo de evaluación de modelos no se eliminará la fuerza laboral o el equipo de trabajo que haya configurado en Amazon Cognito SageMaker o AI. Consulte las siguientes secciones para ver ejemplos de cómo eliminar un trabajo de evaluación del modelo. ------ #### [ Amazon Bedrock console ] Utilice el siguiente procedimiento para eliminar un trabajo de evaluación del modelo en la consola de Amazon Bedrock. Para completar este procedimiento correctamente, asegúrese de que el usuario, grupo o rol de IAM tiene los permisos necesarios para acceder a la consola. Para obtener más información, consulte [Permisos de la consola necesarios para crear un trabajo automático de evaluación del modelo](model-evaluation-type-automatic.md#base-for-automatic). **Eliminación de varios trabajos de evaluación de modelos** 1. Abre la consola Amazon Bedrock: [https://console.aws.amazon.com/bedrock/](https://console.aws.amazon.com/bedrock/) 1. En el panel de navegación, elija **Evaluación de modelo**. 1. En la tarjeta **Trabajos de evaluación de modelos**, utilice la tabla para buscar los trabajos de evaluación de modelos que desee eliminar y selecciónelos mediante la casilla de verificación situada junto al nombre del trabajo. Puede seleccionar un máximo de 25 trabajos. 1. Seleccione **Eliminar** para eliminar los trabajos de evaluación del modelo. 1. Si tiene que eliminar más trabajos de evaluación del modelo, repita los pasos 3 y 4. ------ #### [ AWS CLI ] En la AWS CLI, puede utilizar el `help` comando para ver los parámetros que son obligatorios y qué parámetros son opcionales cuando se utilizan`batch-delete-evaluation-job`. ``` aws bedrock batch-delete-evaluation-job help ``` A continuación, se muestra un ejemplo del uso de `batch-delete-evaluation-job` y la especificación de la eliminación de dos trabajos de evaluación del modelo. Utilice el parámetro `job-identifiers` para especificar una lista de ARN para los trabajos de evaluación del modelo que desee eliminar. Puede eliminar hasta 25 trabajos de evaluación del modelo en una sola llamada a `batch-delete-evaluation-job`. Si necesita eliminar más trabajos, haga más llamadas a `batch-delete-evaluation-job`. ``` aws bedrock batch-delete-evaluation-job \ --job-identifiers {{arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/rmqp8zg80rvg}} {{arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/xmfp9zg204fdk}} ``` Después de enviarlo, obtendrá la siguiente respuesta. ``` { "evaluationJobs": [ { "jobIdentifier": "rmqp8zg80rvg", "jobStatus": "Deleting" }, { "jobIdentifier": "xmfp9zg204fdk", "jobStatus": "Deleting" } ], "errors": [] } ``` ------ #### [ SDK for Python ] Los siguientes ejemplos muestran cómo usar el AWS SDK para Python para eliminar un trabajo de evaluación de modelos. Utilice el parámetro `jobIdentifiers` para especificar una lista de ARN para los trabajos de evaluación del modelo que desee eliminar. Puede eliminar hasta 25 trabajos de evaluación del modelo en una sola llamada a `BatchDeleteEvaluationJob`. Si necesita eliminar más trabajos, haga más llamadas a `BatchDeleteEvaluationJob`. ``` import boto3 client = boto3.client('bedrock') job_request = client.batch_delete_model_evaluation_job(jobIdentifiers=["{{arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/rmqp8zg80rvg}}", "{{arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/xmfp9zg204fdk}}"]) print (job_request) ``` ------