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# Amazon Bedrock에서 모델 평가 작업 삭제
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Amazon Bedrock 콘솔을 사용하거나, AWS CLI 또는 지원되는 AWS SDK와 함께 [BatchDeleteEvaluationJob](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_BatchDeleteEvaluationJob.html) 작업을 사용하여 모델 평가 작업을 삭제할 수 있습니다.

모델 평가 작업을 삭제하려면 먼저 작업 상태가 `FAILED`, `COMPLETED` 또는 `STOPPED`여야 합니다. Amazon Bedrock 콘솔에서 또는 [ListEvaluationJobs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListEvaluationJobs.html)를 직접적으로 호출하여 작업의 현재 상태를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Bedrock에서 자동 모델 평가 작업 나열Amazon Bedrock에서 인간 작업자를 사용하는 모델 평가 작업 나열](model-evaluation-jobs-management-list.md) 섹션을 참조하세요.

콘솔 및 `BatchDeleteEvaluationJob` 작업을 사용하여 한 번에 최대 25개의 모델 평가 작업을 삭제할 수 있습니다. 더 많은 작업을 삭제해야 하는 경우, 콘솔 절차 또는 `BatchDeleteEvaluationJob` 직접 호출을 반복합니다.

`BatchDeleteEvaluationJob` 작업으로 모델 평가 작업을 삭제하는 경우, 삭제하려는 모델의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 필요합니다. 모델의 ARN을 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Bedrock에서 자동 모델 평가 작업 나열Amazon Bedrock에서 인간 작업자를 사용하는 모델 평가 작업 나열](model-evaluation-jobs-management-list.md) 섹션을 참조하세요.

모델 평가 작업을 삭제하면 Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker AI의 모든 리소스가 제거됩니다. Amazon S3 버킷에 저장된 모든 모델 평가 작업은 변경되지 않습니다. 또한 사람 작업자를 사용하는 모델 평가 작업의 경우, 모델 평가 작업을 삭제해도 Amazon Cognito 또는 SageMaker AI에서 구성한 인력 또는 작업팀은 삭제되지 않습니다.

다음 섹션을 사용하여 모델 평가 작업을 삭제하는 방법의 예제를 확인하세요.

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#### [ Amazon Bedrock console ]

Amazon Bedrock 콘솔을 사용하여 모델 평가 작업을 삭제하려면 다음 절차를 사용합니다. 이 절차를 성공적으로 완료하려면 IAM 사용자, 그룹 또는 역할에 콘솔에 액세스할 수 있는 충분한 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 [자동 모델 평가 작업을 생성하는 데 필요한 콘솔 권한](model-evaluation-type-automatic.md#base-for-automatic) 섹션을 참조하세요.

**여러 모델 평가 작업을 삭제하는 방법.**

1. [https://console.aws.amazon.com/bedrock/](https://console.aws.amazon.com/bedrock/)에서 Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다

1. 탐색 창에서 **모델 평가**를 선택합니다.

1. **모델 평가 작업** 카드에서 테이블을 사용하여 삭제할 모델 평가 작업을 찾고, 작업 이름 옆의 확인란을 사용하여 선택합니다. 최대 25개까지 선택할 수 있습니다.

1. **삭제**를 선택하여 모델 평가 작업을 삭제합니다.

1. 모델 평가 작업을 더 삭제해야 하는 경우 3단계와 4단계를 반복합니다.

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#### [ AWS CLI ]

AWS CLI에서 `help` 명령을 사용하여 `batch-delete-evaluation-job`을 사용할 때 필요한 필수 파라미터와 선택 파라미터가 무엇인지 확인할 수 있습니다.

```
aws bedrock batch-delete-evaluation-job help
```

다음은 `batch-delete-evaluation-job`을 사용하고 2개의 모델 평가 작업을 삭제하도록 지정하는 예제입니다. `job-identifiers` 파라미터를 사용하여 삭제하려는 모델 평가 작업에 대한 ARN 목록을 지정합니다. `batch-delete-evaluation-job`에 대한 단일 직접 호출에서 최대 25개의 모델 평가 작업을 삭제할 수 있습니다. 작업을 더 삭제해야 하는 경우 `batch-delete-evaluation-job`에 대한 직접 호출을 더 수행합니다.

```
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
```

제출 후 다음과 같은 응답을 받게 됩니다.

```
{
	"evaluationJobs": [
		{
			"jobIdentifier": "rmqp8zg80rvg",
			"jobStatus": "Deleting"
		},
		{
			"jobIdentifier": "xmfp9zg204fdk",
			"jobStatus": "Deleting"
		}

	],
	"errors": []
}
```

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#### [ SDK for Python ]

다음 예제에서는 AWS SDK for Python을 사용하여 모델 평가 작업을 삭제하는 방법을 보여줍니다. `jobIdentifiers` 파라미터를 사용하여 삭제하려는 모델 평가 작업에 대한 ARN 목록을 지정합니다. `BatchDeleteEvaluationJob`에 대한 단일 직접 호출에서 최대 25개의 모델 평가 작업을 삭제할 수 있습니다. 작업을 더 삭제해야 하는 경우 `BatchDeleteEvaluationJob`에 대한 직접 호출을 더 수행합니다.

```
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)
```

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