Crea un file JSONL denominato abc.jsonl e includi un oggetto JSON per ogni record che contiene almeno il numero minimo di record (vedi Numero minimo di record per processo di inferenza in batch per). {Model} Quote per Amazon Bedrock In questo esempio, utilizzerai il modello Anthropic Claude 3 Haiku. L’esempio seguente mostra il primo JSON di input nel file:
{
"recordId": "CALL0000001",
"modelInput": {
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Summarize the following call transcript: ..."
}
]
}
]
}
}
...
# Add records until you hit the minimum
Crea un bucket S3 chiamato amzn-s3-demo-bucket-input e carica il file su di esso. Quindi crea un bucket S3 chiamato su cui amzn-s3-demo-bucket-output scrivere i file di output. Esegui il seguente frammento di codice per inviare un lavoro e ottenere la risposta dalla jobArn risposta:
import boto3
bedrock = boto3.client(service_name="bedrock")
inputDataConfig=({
"s3InputDataConfig": {
"s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket-input/abc.jsonl"
}
})
outputDataConfig=({
"s3OutputDataConfig": {
"s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket-output/"
}
})
response=bedrock.create_model_invocation_job(
roleArn="arn:aws:iam::123456789012:role/MyBatchInferenceRole",
modelId="anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
jobName="my-batch-job",
inputDataConfig=inputDataConfig,
outputDataConfig=outputDataConfig
)
jobArn = response.get('jobArn')
Restituisci lo status del processo.
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']
Elenca i lavori di inferenza in batch che. Failed
bedrock.list_model_invocation_jobs(
maxResults=10,
statusEquals="Failed",
sortOrder="Descending"
)
Arresta il processo che hai iniziato.
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
