批量推理的代码示例 - Amazon Bedrock

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批量推理的代码示例

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：

Python

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)