在 Amazon Bedrock 中删除模型评测作业
您可以使用 Amazon Bedrock 控制台删除模型评测作业，也可以通过 AWS CLI 或支持的 AWS SDK 使用 BatchDeleteEvaluationJob 操作删除模型评测作业。
在删除模型评测作业之前，作业的状态必须为 FAILED、COMPLETED 或 STOPPED。您可以通过 Amazon Bedrock 控制台或调用 ListEvaluationJobs 获取作业的当前状态。有关更多信息，请参阅 在 Amazon Bedrock 中列出自动模型评测作业。
通过控制台和 BatchDeleteEvaluationJob 操作，您一次最多可以删除 25 个模型评测作业。如果您需要删除更多作业，请重复执行控制台流程或 BatchDeleteEvaluationJob 调用。
如果您通过 BatchDeleteEvaluationJob 操作删除模型评测作业，则需要要删除的模型的 Amazon 资源名称（ARN）。有关获取模型 ARN 的信息，请参阅在 Amazon Bedrock 中列出自动模型评测作业。
当您删除模型评测作业时，Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI 中的所有资源都将被移除。保存在 Amazon S3 存储桶中的任何模型评测作业则保持不变。此外，对于使用人工工作人员的模型评测作业，删除模型评测作业不会删除您在 Amazon Cognito 或 SageMaker AI 中配置的员工或工作团队。
查看以下各个部分，了解如何删除模型评测作业的示例。
- Amazon Bedrock console
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按照以下流程使用 Amazon Bedrock 控制台删除模型评测作业。要成功完成此流程，请确保您的 IAM 用户、组或角色拥有足够的权限来访问控制台。要了解更多信息，请参阅创建自动模型评测作业所需的控制台权限。
- AWS CLI
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在 AWS CLI 中，您可以使用 help 命令来查看在使用 batch-delete-evaluation-job 时哪些参数是必需的，以及哪些参数是可选的。
aws bedrock batch-delete-evaluation-job help
以下是使用 batch-delete-evaluation-job 并指定删除 2 个模型评测作业的示例。您可以使用 job-identifiers 参数指定要删除的模型评测作业的 ARN 的列表。在单个 batch-delete-evaluation-job 调用中，您最多可以删除 25 个模型评测作业。如果您需要删除更多作业，请执行更多 batch-delete-evaluation-job 调用。
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
提交后，您将收到以下响应。
{
"evaluationJobs": [
{
"jobIdentifier": "rmqp8zg80rvg",
"jobStatus": "Deleting"
},
{
"jobIdentifier": "xmfp9zg204fdk",
"jobStatus": "Deleting"
}
],
"errors": []
}
- SDK for Python
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以下示例展示了如何使用适用于 Python 的 AWS SDK 删除模型评测作业。使用 jobIdentifiers 参数指定要删除的模型评测作业的 ARN 列表。在单个 BatchDeleteEvaluationJob 调用中，您最多可以删除 25 个模型评测作业。如果您需要删除更多作业，请执行更多 BatchDeleteEvaluationJob 调用。
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)
