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本章中的程式碼範例示範如何建立批次推論任務、檢視相關資訊，以及停止。選取語言以查看其程式碼範例：
建立名為 abc.jsonl 的 JSONL 檔案，其中包含至少最低數量的記錄 （請參閱 Amazon Bedrock 的配額)。您可以使用下列內容做為第一行和輸入：
{
"recordId": "CALL0000001",
"modelInput": {
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Summarize the following call transcript: ..."
}
]
}
]
}
}建立名為 amzn-s3-demo-bucket-input 的 S3 儲存貯體，並將檔案上傳至其中。然後建立名為 amzn-s3-demo-bucket-output 的 S3 儲存貯體，以寫入輸出檔案。執行下列程式碼片段以提交任務，並從回應中取得 jobArn：
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')傳回任務的 status。
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']列出失敗的批次推論任務。
bedrock.list_model_invocation_jobs(
maxResults=10,
statusEquals="Failed",
sortOrder="Descending"
)停止您開始的任務。
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
