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本章中的代码示例展示了如何创建批量推理作业、如何查看关于该作业的信息以及如何停止该作业。选择一种语言，以查看相应的代码示例：
创建名为的 JSONL 文件abc.jsonl，该文件至少包含最少数量的记录（请参阅Amazon Bedrock 的配额）。您可以使用以下内容作为第一行和输入：
{
"recordId": "CALL0000001",
"modelInput": {
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Summarize the following call transcript: ..."
}
]
}
]
}
}创建名为的 S3 存储桶amzn-s3-demo-bucket-input，并将文件上传到该存储桶。然后创建一个名为的 S3 存储桶amzn-s3-demo-bucket-output，用于将输出文件写入其中。运行以下代码片段提交任务并jobArn从响应中获取：
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')返回作业的 status。
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']列出批量推理作业. Failed
bedrock.list_model_invocation_jobs(
maxResults=10,
statusEquals="Failed",
sortOrder="Descending"
)停止已开始的作业。
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
