Cree un archivo JSONL denominado abc.jsonl e incluya un objeto JSON para cada registro que contenga al menos el número mínimo de registros (consulte la sección Número mínimo de registros por lote para el trabajo de inferencia). {Model} Cuotas para Amazon Bedrock En este ejemplo, utilizará el modelo Anthropic Claude 3 Haiku. En el siguiente ejemplo se muestra el primer JSON de entrada del archivo:
{
"recordId": "CALL0000001",
"modelInput": {
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Summarize the following call transcript: ..."
}
]
}
]
}
}
...
# Add records until you hit the minimum
Cree un bucket de S3 llamado amzn-s3-demo-bucket-input y cargue el archivo en él. A continuación, cree un bucket de S3 llamado amzn-s3-demo-bucket-output para escribir sus archivos de salida. Ejecute el siguiente fragmento de código para enviar un trabajo y obtener el resultado jobArn de la respuesta:
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')
Devuelva la parte status del trabajo.
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']
Enumere los trabajos de inferencia por lotes que. Failed
bedrock.list_model_invocation_jobs(
maxResults=10,
statusEquals="Failed",
sortOrder="Descending"
)
Detenga el trabajo que inició.
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
