Utilizzo dei comandi da terminale con un ruolo di esecuzione

Puoi creare uno strumento di interpretazione del codice personalizzato con un ruolo di esecuzione per upload/download i file da Amazon S3. Ciò consente al codice di interagire con i bucket S3 per l'archiviazione e il recupero dei dati.

Prerequisiti

Prima di creare un interprete di codice personalizzato con accesso S3, devi:

Codice di esempio Python

Puoi implementare l'integrazione con S3 usando boto3 (AWS SDK per Python). L'esempio seguente utilizza boto3 per creare un interprete di codice personalizzato con un ruolo di esecuzione in grado di caricare o scaricare file da Amazon S3.

import boto3
import json
import time

REGION = "<Region>"
CP_ENDPOINT_URL = f"https://bedrock-agentcore-control.{REGION}.amazonaws.com"
DP_ENDPOINT_URL = f"https://bedrock-agentcore.{REGION}.amazonaws.com"

# Update the accountId to reflect the correct S3 path.
S3_BUCKET_NAME = "DOC-EXAMPLE-BUCKET"

bedrock_agentcore_control_client = boto3.client(
    'bedrock-agentcore-control',
    region_name=REGION,
    endpoint_url=CP_ENDPOINT_URL
)
bedrock_agentcore_client = boto3.client(
    'bedrock-agentcore',
    region_name=REGION,
    endpoint_url=DP_ENDPOINT_URL
)

unique_name = f"s3InteractionEnv_{int(time.time())}"
create_response = bedrock_agentcore_control_client.create_code_interpreter(
    name=unique_name,
    description="Combined test code sandbox",
    executionRoleArn="arn:aws:iam::123456789012:role/S3InteractionRole",
    networkConfiguration={
        "networkMode": "SANDBOX"
    }
)
code_interpreter_id = create_response['codeInterpreterId']
print(f"Created custom interpreter ID: {code_interpreter_id}")

session_response = bedrock_agentcore_client.start_code_interpreter_session(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    name="combined-test-session",
    sessionTimeoutSeconds=1800
)
session_id = session_response['sessionId']
print(f"Created session ID: {session_id}")

print(f"Downloading CSV generation script from S3")
command_to_execute = f"aws s3 cp s3://{S3_BUCKET_NAME}/generate_csv.py ."
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": command_to_execute
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Executing the CSV generation script")
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": "python generate_csv.py 5 10"
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Uploading generated artifact to S3")
command_to_execute = f"aws s3 cp generated_data.csv s3://{S3_BUCKET_NAME}/output_artifacts/"
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": command_to_execute
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Stopping the code interpreter session")
stop_response = bedrock_agentcore_client.stop_code_interpreter_session(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id
)

print(f"Deleting the code interpreter")
delete_response = bedrock_agentcore_control_client.delete_code_interpreter(
    codeInterpreterId=code_interpreter_id
)
print(f"Code interpreter status from response: {delete_response['status']}")
print(f"Clean up completed, script run successful")

Questo esempio illustra come: