Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Eliminazione di un processo di valutazione del modello in Amazon Bedrock Puoi eliminare un processo di valutazione del modello utilizzando la console Amazon Bedrock o utilizzando l’operazione [BatchDeleteEvaluationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_BatchDeleteEvaluationJob.html) con la AWS CLI o un SDK AWS supportato. Prima di poter eliminare un processo di valutazione del modello, lo stato del processo deve essere `FAILED` `COMPLETED` o `STOPPED`. Puoi ottenere lo stato corrente di un processo dalla console Amazon Bedrock o chiamando [ListEvaluationJobs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListEvaluationJobs.html). Per ulteriori informazioni, consulta [Elenco dei processi di valutazione automatica del modello in Amazon BedrockVisualizzazione di un elenco dei processi di valutazione del modello che utilizzano lavoratori umani in Amazon Bedrock](model-evaluation-jobs-management-list.md). Puoi eliminare fino a 25 processi di valutazione del modello alla volta con la console e con l’operazione `BatchDeleteEvaluationJob`. Se è necessario eliminare altri processi, ripeti la procedura o la chiamata `BatchDeleteEvaluationJob` della console. Se elimini un processo di valutazione del modello con l’operazione `BatchDeleteEvaluationJob`, hai bisogno dei nomi della risorsa Amazon (ARN) dei modelli che desideri eliminare. Per informazioni su come ottenere l’ARN di un modello, consulta [Elenco dei processi di valutazione automatica del modello in Amazon BedrockVisualizzazione di un elenco dei processi di valutazione del modello che utilizzano lavoratori umani in Amazon Bedrock](model-evaluation-jobs-management-list.md). Quando elimini un processo di valutazione del modello, tutte le risorse in Amazon Bedrock e Amazon SageMaker AI vengono rimosse. Qualsiasi processo di valutazione del modello salvato nei bucket Amazon S3 rimane invariato. Inoltre, per i processi di valutazione del modello che utilizzano lavoratori umani, l’eliminazione di un processo di valutazione del modello non elimina la forza lavoro o il team di lavoro configurato in Amazon Cognito o SageMaker AI. Nelle sezioni seguenti sono riportati alcuni esempi di come eliminare un processo di valutazione del modello. ------ #### [ Amazon Bedrock console ] Utilizza la seguente procedura per esaminare un processo di valutazione del modello utilizzando la console Amazon Bedrock. Per completare correttamente questa procedura, assicurati che l’utente, il gruppo o il ruolo IAM disponga delle autorizzazioni sufficienti per accedere alla console. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni della console richieste per creare un processo di valutazione del modello automatica](model-evaluation-type-automatic.md#base-for-automatic). **Come eliminare più processi di valutazione del modello.** 1. Apri la console Amazon Bedrock all’indirizzo [https://console.aws.amazon.com/bedrock/](https://console.aws.amazon.com/bedrock/) 1. Nel riquadro di navigazione seleziona **Valutazione del modello**. 1. Nella scheda **Model Evaluation Jobs**, utilizza la tabella per trovare i processi di valutazione del modello che desideri eliminare e selezionali utilizzando la casella di controllo accanto al nome del processo. Puoi selezionarne fino a 25 processi. 1. Scegli **Elimina** per eliminare i processi di valutazione del modello. 1. Se è necessario eliminare altri processi di valutazione del modello, ripeti le fasi 3 e 4. ------ #### [ AWS CLI ] In AWS CLI, puoi utilizzare il comando `help` per visualizzare i parametri obbligatori e quali parametri sono facoltativi durante l’utilizzo di `batch-delete-evaluation-job`. ``` aws bedrock batch-delete-evaluation-job help ``` Di seguito è riportato un esempio di utilizzo del processo `batch-delete-evaluation-job` e di specifica dell’eliminazione di 2 processi di valutazione del modello. Il parametro `job-identifiers` viene utilizzato per specificare un elenco di ARN per i processi di valutazione del modello da eliminare. Puoi eliminare fino a 25 processi di valutazione del modello in una singola chiamata a `batch-delete-evaluation-job`. Se è necessario eliminare più processi, effettua ulteriori chiamate a `batch-delete-evaluation-job`. ``` aws bedrock batch-delete-evaluation-job \ --job-identifiers arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/rmqp8zg80rvg arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/xmfp9zg204fdk ``` Dopo l’invio riceverai la risposta seguente. ``` { "evaluationJobs": [ { "jobIdentifier": "rmqp8zg80rvg", "jobStatus": "Deleting" }, { "jobIdentifier": "xmfp9zg204fdk", "jobStatus": "Deleting" } ], "errors": [] } ``` ------ #### [ SDK for Python ] Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare l’AWS SDK per Python per eliminare un processo di valutazione del modello. Utilizza il parametro `jobIdentifiers` per specificare un elenco di ARN per i processi di valutazione del modello da eliminare. Puoi eliminare fino a 25 processi di valutazione del modello in una singola chiamata a `BatchDeleteEvaluationJob`. Se è necessario eliminare più processi, effettua ulteriori chiamate a `BatchDeleteEvaluationJob`. ``` import boto3 client = boto3.client('bedrock') job_request = client.batch_delete_model_evaluation_job(jobIdentifiers=["arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/rmqp8zg80rvg", "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:evaluation-job/xmfp9zg204fdk"]) print (job_request) ``` ------