Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Creazione di un processo di inferenza in batch Dopo aver configurato un bucket Amazon S3 con file per l’esecuzione dell’inferenza del modello, puoi creare un processo di inferenza in batch. Prima di iniziare, verifica di aver configurato i file in conformità con le istruzioni fornite in [Formattazione e caricamento dei propri dati di inferenza in batch](batch-inference-data.md). **Nota** Per inviare un processo di inferenza in batch utilizzando un VPC, è necessario utilizzare l’API. Seleziona la scheda API per scoprire come includere la configurazione VPC. Per scoprire come creare un processo di inferenza in batch, scegli la scheda corrispondente al metodo che preferisci, quindi segui i passaggi sotto indicati. ------ #### [ Console ] **Per creare un processo di inferenza in batch** 1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. Seleziona **Inferenza in batch** nel riquadro di navigazione a sinistra. 1. Nella sezione **Processi di inferenza in batch**, scegli **Crea processo**. 1. Nella sezione **Dettagli del processo**, assegna al processo di inferenza in batch un **Nome del processo** e seleziona un modello da utilizzare per il processo di inferenza in batch scegliendo **Seleziona modello**. 1. Nella sezione **Tipo di invocazione del modello**, scegli il formato API per i dati di input. Scegli **InvokeModel**se i dati di input utilizzano formati di richiesta specifici del modello o scegli **Converse** se i dati di input utilizzano il formato API Converse. Il valore predefinito è **InvokeModel**. 1. Nella sezione **Dati di input**, scegli **Sfoglia S3** e seleziona una posizione S3 per il tuo processo di inferenza in batch. L’inferenza in batch elabora tutti i file JSONL e i relativi file di contenuto in quella posizione S3, indipendentemente dal fatto che si tratti di una cartella S3 o di un singolo file JSONL. **Nota** Se i dati di input si trovano in un bucket S3 che appartiene a un account diverso da quello da cui stai inviando il processo, per inviare il processo di inferenza in batch devi utilizzare l’API. Per informazioni su come effettuare questa operazione, seleziona la scheda API in alto. 1. Nella sezione **Dati di output**, scegli **Browse S3 e seleziona una posizione S3** in cui archiviare i file di output dal tuo processo di inferenza in batch. Per impostazione predefinita, i dati di output verranno crittografati da un. Chiave gestita da AWS Per scegliere una chiave KMS personalizzata, seleziona **Personalizza impostazioni di crittografia (avanzate)** e scegli la chiave desiderata. Per ulteriori informazioni sulla crittografia delle risorse Amazon Bedrock e sulla configurazione di una chiave KMS personalizzata, consulta [Crittografia dei dati](data-encryption.md). **Nota** Se prevedi di scrivere i dati di output su un bucket S3 che appartiene a un account diverso da quello da cui stai inviando il processo, per inviare il processo di inferenza in batch devi utilizzare l’API. Per informazioni su come effettuare questa operazione, seleziona la scheda API in alto. 1. Nella sezione **Accesso al servizio**, seleziona una delle seguenti opzioni: + **Usa un ruolo di servizio esistente**: seleziona un ruolo di servizio nell’elenco a discesa. Per ulteriori informazioni sulla configurazione di un ruolo personalizzato con le autorizzazioni appropriate, consulta [Autorizzazioni richieste per l’inferenza in batch](batch-inference-permissions.md). + **Crea e utilizza un nuovo ruolo di servizio**: inserisci un nome per il ruolo di servizio. 1. (Facoltativo) Per associare i tag al processo di inferenza in batch, espandi la sezione **Tag** e aggiungi una chiave e un valore opzionale per ogni tag. Per ulteriori informazioni, consulta [Assegnazione di tag alle risorse Amazon Bedrock](tagging.md). 1. Scegliere **Create batch inference job (Crea attività di inferenza batch)**. ------ #### [ API ] Per creare un processo di inferenza in batch, invia una [CreateModelInvocationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateModelInvocationJob.html)richiesta con un endpoint del [piano di controllo Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-cp). I seguenti campi sono obbligatori: **** | Campo | Caso d’uso | | --- | --- | | jobName | Specificare un nome per il processo. | | roleArn | Specificare il nome della risorsa Amazon (ARN) del ruolo di servizio con le autorizzazioni per creare e gestire il processo. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di un ruolo di servizio per l’inferenza in batch](batch-iam-sr.md). | | modelId | Specificare l’ID o l’ARN del modello da utilizzare nell’inferenza. | | inputDataConfig | Specificare la posizione S3 che contiene i dati di input. L’inferenza in batch elabora tutti i file JSONL e i relativi file di contenuto in quella posizione S3, indipendentemente dal fatto che si tratti di una cartella S3 o di un singolo file JSONL. Per ulteriori informazioni, consulta [Formattazione e caricamento dei propri dati di inferenza in batch](batch-inference-data.md). | | outputDataConfig | Specificare la posizione S3 in cui scrivere le risposte del modello. | I seguenti campi sono facoltativi: **** | Campo | Caso d’uso | | --- | --- | | modelInvocationType | Per specificare il formato API dei dati di input. Imposta Converse per utilizzare il formato API Converse o InvokeModel (impostazione predefinita) per utilizzare formati di richiesta specifici del modello. [Per ulteriori informazioni sul formato di richiesta Converse, consulta Converse.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) | | timeoutDurationInOre | Specificare la durata in ore al termine della quale il processo scadrà. | | tag | Specificare eventuali tag da associare al processo. Per ulteriori informazioni, consulta [Assegnazione di tag alle risorse Amazon Bedrock](tagging.md). | | vpcConfig | Specificare la configurazione VPC da utilizzare per proteggere i dati durante il processo. Per ulteriori informazioni, consulta [Protezione dei processi di inferenza in batch con un VPC](batch-vpc.md). | | clientRequestToken | Per garantire che la richiesta API venga completata solo una volta. Per ulteriori informazioni, consulta [Garanzia di idempotenza](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/devguide/ec2-api-idempotency.html). | La risposta restituisce un `jobArn` che è possibile utilizzare per altre chiamate API relative all’inferenza in batch. ------