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Spazi di lavoro () Anthropic-compatible

Amazon Bedrock Workspaces fornisce l'isolamento a livello di applicazione per i carichi di lavoro di IA generativa utilizzando l'API Messages sull'endpoint. Anthropic-compatible bedrock-mantle Gli spazi di lavoro ti consentono di segmentare le tue applicazioni di intelligenza artificiale per il monitoraggio dei costi, l'osservabilità e il controllo degli accessi.

Cos'è uno spazio di lavoro?

Uno spazio di lavoro è un limite logico utilizzato per isolare carichi di lavoro come applicazioni, ambienti o esperimenti all'interno di Amazon Bedrock quando si utilizza l'API Anthropic Messages. Gli spazi di lavoro sono la stessa risorsa sottostanteProgetti (OpenAI-compatible): sono gestiti utilizzando l'API Projects e forniscono le stesse funzionalità:

Gli spazi di lavoro consentono di gestire più carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa in produzione senza creare AWS account o organizzazioni separati, riducendo la complessità operativa e mantenendo la sicurezza e la governance.

Ogni AWS account ha uno spazio di lavoro predefinito (progetto) a cui sono associate tutte le richieste di inferenza. Puoi creare spazi di lavoro aggiuntivi utilizzando l'API Projects e farvi riferimento nelle richieste API di Messaggi utilizzando l'intestazione. anthropic-workspace

Quando usare Workspaces

Dovresti usare Workspaces quando hai bisogno di:

Spazi di lavoro e progetti

Workspace e Aree Progetti (OpenAI-compatible) sono la stessa risorsa sottostante: entrambi sono gestiti tramite l'API Projects. La differenza sta nel modo in cui si fa riferimento ad essi nelle richieste di inferenza, a seconda dell'API utilizzata:

Guida introduttiva a Workspaces

Questa sezione illustra come creare uno spazio di lavoro, associarlo alle richieste API di Messages e verificare la configurazione.

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere:

Fase 1: configurazione dell'ambiente

Configura le variabili di ambiente con le tue credenziali Amazon Bedrock:

export BEDROCK_API_KEY="<your-bedrock-key>"
export BEDROCK_REGION="us-east-1"

Passaggio 2: crea uno spazio di lavoro

Gli spazi di lavoro vengono creati utilizzando l'API Projects. Crea uno spazio di lavoro (progetto) con un nome e dei tag per il monitoraggio dei costi:

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Claude Chatbot Production",
    "tags": {
      "Application": "CustomerChatbot",
      "Environment": "Production",
      "Team": "NLPEngineering",
      "CostCenter": "41250"
    }
  }'

Risposta:

{
  "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:us-east-1:123456789012:project/proj_abc123def456",
  "created_at": 1772135628,
  "id": "proj_abc123def456",
  "name": "Claude Chatbot Production",
  "object": "organization.project",
  "status": "active",
  "tags": {
    "Application": "CustomerChatbot",
    "Environment": "Production",
    "Team": "NLPEngineering",
    "CostCenter": "41250"
  }
}

Nota il id campo: questo è il valore che inserisci nell'anthropic-workspaceintestazione.

Passaggio 3: Associa le richieste al tuo spazio di lavoro

Per associare le tue richieste API Messages a uno spazio di lavoro, includi nell'anthropic-workspaceintestazione l'ID del progetto:

curl

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/anthropic/v1/messages" \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-workspace: proj_abc123def456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
  }'

Python (Anthropic SDK)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url=f"https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic",
    api_key=bedrock_api_key,
)

response = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    max_tokens=1024,
    extra_headers={"anthropic-workspace": "proj_abc123def456"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

Tutte le richieste di inferenza effettuate con lo stesso ID dello spazio di lavoro vengono raggruppate, consentendo il monitoraggio dei costi, il controllo degli accessi e l'osservabilità per area di lavoro.

Passaggio 4: verifica la configurazione del tuo spazio di lavoro

Elenca tutti gli spazi di lavoro (progetti) per verificare che il tuo spazio di lavoro sia stato creato correttamente:

curl -X GET "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY"

Gestione degli spazi di lavoro

Poiché gli spazi di lavoro sono gestiti tramite l'API Projects, si applicano tutte le operazioni di gestione dei progetti. Utilizzo dei progettiPer istruzioni dettagliate, consulta:

Best practice

Struttura dell'area di lavoro consigliata

Uno spazio di lavoro per applicazione: crea aree di lavoro separate per ogni applicazione o servizio distinto.

├── Claude-Chatbot-Production
├── Claude-Chatbot-Staging
├── Claude-Chatbot-Development
├── Claude-Summarizer-Production
└── Claude-Summarizer-Development

Gestione del ciclo di vita del workspace