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# 배치 추론의 코드 예제
<a name="batch-inference-example"></a>

이 장의 코드 예제에서는 배치 추론 작업을 만들고, 이에 대한 정보를 보고, 작업을 중지하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 `InvokeModel` API 형식을 사용합니다. `Converse` API 형식 사용에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[추론 데이터의 형식 지정 및 업로드](batch-inference-data.md).

언어를 선택하여 해당 언어의 코드 예제를 확인하세요.

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#### [ Python ]

{{abc.jsonl}}이라는 JSONL 파일을 생성하고 최소 레코드 수가 포함된 각 레코드에 대한 JSON 객체를 포함합니다(**{{{Model}}}의 배치 추론 작업당 최소 레코드 수** [Amazon Bedrock의 할당량](quotas.md) 참조). 이 예제에서는 Anthropic Claude 3 Haiku 모델을 사용합니다. 다음은 파일에 포함된 첫 번째 입력 JSON의 예제입니다.

```
{
    "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
```

{{amzn-s3-demo-bucket-input}}이라는 S3 버킷을 만들고 여기에 파일을 업로드합니다. 그런 다음 {{amzn-s3-demo-bucket-output}}이라는 S3 버킷을 만들어 출력 파일을 씁니다. 다음 코드 스니펫을 실행하여 작업을 제출하고 응답에서 {{jobArn}}을 가져옵니다.

```
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')
```

작업의 `status`를 반환합니다.

```
bedrock.get_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)['status']
```

{{실패}}한 배치 추론 작업을 나열합니다.

```
bedrock.list_model_invocation_jobs(
    maxResults=10,
    statusEquals="Failed",
    sortOrder="Descending"
)
```

시작한 작업을 중지합니다.

```
bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)
```

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#### [ Java ]

```
package com.amazon.aws.sample.bedrock.inference;

import software.amazon.awssdk.services.bedrock.BedrockClient;
import software.amazon.awssdk.services.bedrock.model.*;

public class BedrockBatchInference {
    private final BedrockClient bedrockClient = BedrockClient.create();

    public void createModelInvokeJobSampleCode() {

        CreateModelInvocationJobResponse response = bedrockClient.createModelInvocationJob(request -> request
                .modelId("anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0")
                .jobName("unique-job-name")
                .roleArn("arn:aws:iam::123456789:role/bedrock-role")
                .clientRequestToken("client-token")
                .inputDataConfig(input -> input
                        .s3InputDataConfig(s3 -> s3
                                .s3Uri("s3://batch-input/abc.jsonl")
                                .s3InputFormat(S3InputFormat.JSONL)))
                .outputDataConfig(output -> output
                        .s3OutputDataConfig(s3 -> s3
                                .s3Uri("s3://batch-output/"))));

        System.out.println(response.jobArn());
    }

    public void getModelInvokeJobSampleCode() {
        GetModelInvocationJobResponse response = bedrockClient.getModelInvocationJob(request -> request
                .jobIdentifier("jobArn"));

        System.out.println(response.status());
    }

    public void listModelInvokeJobSampleCode() {
        ListModelInvocationJobsResponse response = bedrockClient.listModelInvocationJobs(request -> request
                .maxResults(10)
                .nameContains("matching-string"));

        response.invocationJobSummaries().forEach(job ->
                System.out.println(job.jobName() + ": " + job.status()));
    }

    public void stopModelInvokeJobSampleCode() {
        bedrockClient.stopModelInvocationJob(request -> request
                .jobIdentifier("jobArn"));
    }
}
```

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