Esempi di codice per l'importazione di modelli personalizzati - Amazon Bedrock

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Esempi di codice per l'importazione di modelli personalizzati

I seguenti esempi di codice mostrano come impostare le autorizzazioni, creare un processo di importazione di modelli personalizzato, visualizzare i dettagli dei processi di importazione e dei modelli importati ed eliminare il modello importato.

  1. Preparare i file di modello per l'importazione

    1. Se stai importando da un bucket Amazon S3, devi fornire i file del modello nel Hugging Face formato weights. Per ulteriori informazioni, consulta Importazione di un modello sorgente da Amazon S3.

    2. Crea un bucket Amazon S3 per i tuoi file di modello (i nomi devono essere univoci).

    3. Carica i file del modello nel bucket.

  2. Crea una policy per accedere ai file del tuo modello e collegala a un ruolo IAM con una relazione di fiducia Amazon Bedrock. Scegli la scheda relativa al metodo che preferisci, quindi segui i passaggi:

    Console

    1. Crea una policy Amazon S3 per accedere al bucket Amazon S3 che contiene i tuoi file di modello

      1. Accedi alla console IAM all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/iam e scegli Policies dal riquadro di navigazione a sinistra.

      2. Seleziona Crea policy, quindi scegli JSON per aprire l'editor Policy.

      3. Incolla la seguente politica, sostituendola ${model-file-bucket} con il nome del tuo bucket, quindi seleziona Avanti.

        JSON
        JSON
        {
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::${model-file-bucket}",
                "arn:aws:s3:::${model-file-bucket}/*"
            ]
          }
        ]
      }

      4. Assegna un nome alla politica S3BucketPolicy e seleziona Crea politica.

    2. Crea un ruolo IAM e allega la policy.

      1. Dal riquadro di navigazione a sinistra, scegli Ruoli, quindi seleziona Crea ruolo.

      2. Seleziona Politica di fiducia personalizzata, incolla la seguente politica e seleziona Avanti.

        JSON
        JSON
        {
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ] 
}

      3. Cerca la S3BucketPolicy politica che hai creato, seleziona la casella di controllo e scegli Avanti.

      4. Assegna un nome al ruolo MyImportModelRole e selezionaCreate role.

    CLI

    1. Crea un file chiamato BedrockTrust.json e incolla la seguente politica al suo interno.

      JSON
      JSON
      {
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ] 
}

    2. Crea un altro file chiamato S3BucketPolicy.json e incolla la seguente politica, sostituendola ${model-file-bucket} con i nomi dei tuoi bucket.

      JSON
      JSON
      {
    "Version":"2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::${model-file-bucket}",
                "arn:aws:s3:::${model-file-bucket}/*"
            ]
        }
     ]
}

    3. In un terminale, accedi alla cartella contenente le politiche che hai creato.

    4. Fai una CreateRolerichiesta per creare un ruolo IAM chiamato MyImportModelRole e allega la policy di BedrockTrust.json fiducia che hai creato.

      aws iam create-role \
    --role-name MyImportModelRole \
    --assume-role-policy-document file://BedrockTrust.json

    5. Fai una CreatePolicyrichiesta per creare la policy di accesso ai dati di S3 con il S3BucketPolicy.json file che hai creato. La risposta restituisce un messaggio Arn per la politica.

      aws iam create-policy \
    --policy-name S3BucketPolicy \
    --policy-document file://S3BucketPolicy.json

    6. Fai una AttachRolePolicyrichiesta per allegare la policy di accesso ai dati di S3 al tuo ruolo, sostituendola policy-arn con l'ARN nella risposta del passaggio precedente:

      aws iam attach-role-policy \
    --role-name MyImportModelRole \
    --policy-arn ${policy-arn}
    Python

    1. Esegui il codice seguente per fare una CreateRolerichiesta per creare un ruolo IAM chiamato MyImportModel e per fare una CreatePolicyrichiesta per creare una policy di accesso ai dati S3 chiamata. S3BucketPolicy Per la politica di accesso ai dati di S3, sostituiscila ${model-file-bucket} con i nomi dei bucket S3.

      import boto3
import json

iam = boto3.client("iam")

iam.create_role(
    RoleName="MyImportModelRole",
    AssumeRolePolicyDocument=json.dumps({
        "Version": "2012-10-17",		 	 	 
        "Statement": [
            {
                "Effect": "Allow",
                "Principal": {
                    "Service": "bedrock.amazonaws.com"
                },
                "Action": "sts:AssumeRole"
            }
        ] 
    })
)

iam.create_policy(
    PolicyName="S3BucketPolicy",
    PolicyDocument=json.dumps({
        "Version": "2012-10-17",		 	 	 
        "Statement": [
            {
                "Effect": "Allow",
                "Action": [
                    "s3:GetObject",
                    "s3:ListBucket"
                ],
                "Resource": [
                    "arn:aws:s3:::${training-bucket}",
                    "arn:aws:s3:::${training-bucket}/*"
                ]
            }
          ]
       })
     )

    2. Nella risposta Arn viene restituito un valore An. Esegui il seguente frammento di codice per effettuare una AttachRolePolicyrichiesta, sostituendolo ${policy-arn} con quello restituito. Arn

      iam.attach_role_policy(
    RoleName="MyImportModelRole",
    PolicyArn="${policy-arn}"
)

  3. Seleziona una lingua per visualizzare esempi di codice per chiamare le operazioni dell'API di importazione del modello personalizzato.

CLI

Per inviare un processo di importazione di modelli personalizzato, in un terminale esegui il seguente comando nella riga di comando, sostituendolo ${my-import-model-role-arn} con il ruolo modello che hai impostato e il s3-bucket-path percorso del bucket S3 dei tuoi file di modello.

aws bedrock create-model-import-job 
    --job-name MyImportedModelJobName
    --imported-model-name MyImportedModelName
    --role-arn ${my-import-model-role-arn}  
    --model-data-source '{"s3DataSource": {"s3Uri": s3-bucket-path }}

La risposta restituisce un. jobArn Il completamento del processo di importazione personalizzato richiederà del tempo. È possibile utilizzare jobArn il comando seguente per verificare lo stato del processo di importazione.

I seguenti campi sono opzionali:

  • Per aggiungere una configurazione VPC, aggiungi il seguente argomento al comando precedente per specificare il gruppo di sicurezza e le sottoreti:

    
   -\\-vpc-config '{securityGroupIds": ["sg-xx"], "subnetIds": ["subnet-yy", "subnet-zz"]}'

  • Per crittografare il modello con una chiave KMS, aggiungi il seguente argomento al comando precedente, sostituendo i valori per specificare la chiave con cui crittografare il modello.

    
   -\\-customModelKmsKeyId 'arn:aws:kms:region:account-id:key/key-id'

  • Per aggiungere tag, aggiungete il seguente argomento al comando precedente, sostituendo le chiavi e i valori con i tag che desiderate allegare al modello di and/or output del lavoro e assicurandovi di separare key/value le coppie con uno spazio:

    
   -\\-tags key=key1,value=value1 key=key2,value=value2

La risposta restituisce unjobArn. Il completamento del processo di importazione personalizzato richiederà del tempo. È possibile utilizzare jobArn il comando seguente per verificare lo stato del processo di importazione.

aws bedrock get-model-import-job \
    --job-identifier "jobArn"

La risposta è simile alla seguente:

{
    "jobArn": ${job-arn} ,
    "jobName": MyImportedModelJobName,
    "importedModelName": MyImportedModelName,
    "roleArn": ${my-role-arn},
    "modelDataSource": {
        "s3DataSource": {
            "s3Uri": "${S3Uri}"
        }
    },
    "status": "Complete",
    "creationTime": "2024-08-13T23:38:42.457Z",
    "lastModifiedTime": "2024-08-13T23:39:25.158Z"

Quando status èComplete. il processo di importazione è completo.

Per eseguire l'inferenza sul modello appena importato, è necessario fornire l'ARN del modello importato come. model-id Ottieni l'ARN del modello importato.

aws bedrock list-imported-models

La risposta contiene il nome del modello e l'ARN del modello. Utilizzate il modello ARN per richiamare il modello importato. Per ulteriori informazioni, consulta Invia una sola richiesta con InvokeModel.

{
    "modelSummaries": [
        {
            "modelArn": model-arn,
            "modelName": "MyImportedModelName",
            "modelArchitecture":model-architecture,
            "instructSupported":Y,
            "creationTime": "2024-08-13T19:20:14.058Z"
            
        }
    ]
}

Per eliminare il modello importato, in un terminale esegui il seguente comando nella riga di comando, utilizzando il nome del modello o l'ARN del modello importato che desideri eliminare.

aws bedrock delete-imported-model 
                --model-identifier MyImportedModelName
Python

Esegui il seguente frammento di codice per inviare un processo di importazione del modello personalizzato. Sostituisci my-region con la regione in cui hai importato il modello, ${my-import-model-role-arn} con l'ARN di MyImportModelRole quello che hai configurato e sostituiscilo ${model-file-bucket} con il nome del bucket S3.

import boto3
import json

REGION_NAME = my-region
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock',
                       region_name=REGION_NAME)

JOB_NAME = MyImportedModelJobName 
ROLE_ARN = ${my-import-model-role-arn}
IMPORTED_MODEL_NAME = ImportedModelName
S3_URI = ${S3Uri}

# createModelImportJob API
create_job_response = bedrock.create_model_import_job(
    jobName=JOB_NAME,
    importedModelName=IMPORTED_MODEL_NAME,
    roleArn=ROLE_ARN,
    modelDataSource={
        "s3DataSource": {
            "s3Uri": S3_URI
        }
    },
)
job_arn = create_job_response.get("jobArn")

I seguenti campi sono facoltativi.

  • Per aggiungere una configurazione VPC, aggiungi il seguente argomento al comando precedente per specificare il gruppo di sicurezza e le sottoreti:

    
   vpc-config = {'securityGroupIds: ["sg-xx".], 'subnetIds': [subnet-yy, 'subnet-zz']}'

  • Per crittografare il modello con una chiave KMS, aggiungi il seguente argomento al comando precedente, sostituendo i valori per specificare la chiave con cui crittografare il modello.

    
   importedModelKmsKeyId = 'arn:aws:kms:region:account-id:key/key-id'

  • Per aggiungere tag, aggiungete il seguente argomento al comando precedente, sostituendo le chiavi e i valori con i tag che desiderate allegare al modello di and/or output del lavoro e assicurandovi di separare key/value le coppie con uno spazio:

    
   jobTags key=key1,value=value1 key=key2,value=value2

La risposta restituisce un JOBarn


               job_arn = create_job_response.get("jobArn")

Il completamento del processo di importazione personalizzato richiederà del tempo. È possibile utilizzare jobArn il comando seguente per verificare lo stato del processo di importazione.

bedrock.get_model_import_job(jobIdentifier=jobArn)

Quando status èCompleted, il processo di importazione è completo.

Per eseguire l'inferenza sul modello appena importato, è necessario fornire l'ARN del modello importato come. model-id Ottieni l'ARN del modello importato.

response_pt = bedrock.list_imported_models(
    creationTimeBefore=datetime (2015,1,1,
    creationTimeAfter= datetime (2015,1,1,
    nameContains = 'MyImportedModelName,
    maxresults = 123
    nextToken = 'none',
    sortBy = 'creationTime',
    sortOrder = 'Ascending'

La risposta restituisce modelArn insieme ad altri dettagli del modello importato. 

{
    'nextToken': '',
    'modelSummaries': [
        {
            'modelArn': 'your-model-arn',
            'modelName': 'MyImportedModelName',
            'modelArchitecture':model-architecture,
            'instructSupported':Y,
            'creationTime': datetime(2015, 1, 1)
        },
    ]

Utilizzate il modello ARN per richiamare il modello importato. Per ulteriori informazioni, consulta Invia una sola richiesta con InvokeModel.

Per eliminare il modello importato, utilizzate il seguente comando utilizzando il nome del modello o l'ARN del modello importato che desiderate eliminare.

response = client.delete_imported_model(
    modelIdentifier='MyImportedModelName'
            )