Crea un file JSONL denominato abc.jsonl
che contenga almeno il numero minimo di record (vediQuote per Amazon Bedrock). È possibile utilizzare i seguenti contenuti come prima riga e input:
{
"recordId": "CALL0000001",
"modelInput": {
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Summarize the following call transcript: ..."
}
]
}
]
}
}
Crea un bucket S3 chiamato amzn-s3-demo-bucket-input
e carica il file al suo interno. 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)