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# 批次推論的程式碼範例
<a name="batch-inference-example"></a>

本章中的程式碼範例說明如何建立批次推論任務、檢視相關資訊，以及停止任務。此範例使用 `InvokeModel` API 格式。如需使用 `Converse` API 格式的資訊，請參閱 [格式化並上傳您的批次推論資料](batch-inference-data.md)。

選取語言以查看其程式碼範例：

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#### [ Python ]

建立名為 {{abc.jsonl}} 的 JSONL 檔案，並為至少包含記錄數下限的每個記錄加入一個 JSON 物件 (請參閱 **{{{Model}}} 的每個批次推論任務的記錄數下限**[Amazon Bedrock 的配額](quotas.md))。在此範例中，您將使用 Anthropic Claude 3 Haiku 模型。以下範例顯示檔案中的第一個輸入 JSON：

```
{
    "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
```

建立名為 {{amzn-s3-demo-bucket-input}} 的 S3 儲存貯體，並將檔案上傳至其中。然後建立名為 {{amzn-s3-demo-bucket-output}} 的 S3 儲存貯體，以寫入您的輸出檔案。執行下列程式碼片段以提交任務，並從回應中取得 {{jobArn}}：

```
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')
```

傳回任務的 `status`。

```
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']
```

列出{{失敗}}的批次推論任務。

```
bedrock.list_model_invocation_jobs(
    maxResults=10,
    statusEquals="Failed",
    sortOrder="Descending"
)
```

停止您開始的任務。

```
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
```

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#### [ Java ]

```
package com.amazon.aws.sample.bedrock.inference;

import software.amazon.awssdk.services.bedrock.BedrockClient;
import software.amazon.awssdk.services.bedrock.model.*;

public class BedrockBatchInference {
    private final BedrockClient bedrockClient = BedrockClient.create();

    public void createModelInvokeJobSampleCode() {

        CreateModelInvocationJobResponse response = bedrockClient.createModelInvocationJob(request -> request
                .modelId("anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0")
                .jobName("unique-job-name")
                .roleArn("arn:aws:iam::123456789:role/bedrock-role")
                .clientRequestToken("client-token")
                .inputDataConfig(input -> input
                        .s3InputDataConfig(s3 -> s3
                                .s3Uri("s3://batch-input/abc.jsonl")
                                .s3InputFormat(S3InputFormat.JSONL)))
                .outputDataConfig(output -> output
                        .s3OutputDataConfig(s3 -> s3
                                .s3Uri("s3://batch-output/"))));

        System.out.println(response.jobArn());
    }

    public void getModelInvokeJobSampleCode() {
        GetModelInvocationJobResponse response = bedrockClient.getModelInvocationJob(request -> request
                .jobIdentifier("jobArn"));

        System.out.println(response.status());
    }

    public void listModelInvokeJobSampleCode() {
        ListModelInvocationJobsResponse response = bedrockClient.listModelInvocationJobs(request -> request
                .maxResults(10)
                .nameContains("matching-string"));

        response.invocationJobSummaries().forEach(job ->
                System.out.println(job.jobName() + ": " + job.status()));
    }

    public void stopModelInvokeJobSampleCode() {
        bedrockClient.stopModelInvocationJob(request -> request
                .jobIdentifier("jobArn"));
    }
}
```

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