Monitora il processo di personalizzazione del modello - Amazon Bedrock

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Monitora il processo di personalizzazione del modello

Una volta avviato un processo di personalizzazione del modello, puoi monitorarne l'avanzamento o interromperlo. Se lo fai tramite l'API, avrai bisogno dijobArn. Puoi trovarlo in uno dei seguenti modi:

  1. Nella console Amazon Bedrock

    1. Seleziona Modelli personalizzati in Modelli Foundation dal riquadro di navigazione a sinistra.

    2. Scegli il lavoro dalla tabella Lavori di formazione per visualizzare i dettagli, incluso l'ARN del lavoro.

  2. Cerca nel jobArn campo della risposta restituita dalla CreateModelCustomizationJobchiamata che ha creato il lavoro o da una ListModelCustomizationJobchiamata.

Dopo aver iniziato un processo, puoi monitorarne l'avanzamento nella console o nell'API. Scegli la scheda relativa al metodo che preferisci, quindi segui i passaggi:

Console
Per monitorare lo stato dei lavori di messa a punto

  1. Accedi all' AWS Management Console utilizzo di un ruolo IAM con autorizzazioni Amazon Bedrock e apri la console Amazon Bedrock all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/bedrock/

  2. Dal riquadro di navigazione a sinistra, scegli Modelli personalizzati in Modelli Foundation.

  3. Seleziona la scheda Training jobs per visualizzare i lavori di perfezionamento che hai avviato. Controlla la colonna Stato per monitorare l'avanzamento del processo.

  4. Seleziona un processo per visualizzare i dettagli che hai inserito per l'addestramento.

API

Per elencare informazioni su tutti i lavori di personalizzazione del modello, invia una ListModelCustomizationJobrichiesta con un endpoint del piano di controllo Amazon Bedrock. Fai riferimento a ListModelCustomizationJobper i filtri che puoi utilizzare.

Per monitorare lo stato di un processo di personalizzazione del modello, invia una GetModelCustomizationJobrichiesta a un endpoint del piano di controllo Amazon Bedrock con lo stato jobArn del lavoro.

Per elencare tutti i tag per un processo di personalizzazione del modello, invia una ListTagsForResourcerichiesta con un endpoint del piano di controllo Amazon Bedrock e includi l'Amazon Resource Name (ARN) del lavoro.

Vedi esempi di codice

Puoi anche monitorare i lavori di personalizzazione dei modelli con Amazon EventBridge. Per ulteriori informazioni, consulta Monitora le modifiche allo stato dei job di Amazon Bedrock con Amazon EventBridge.