Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Lihat hasil pekerjaan inferensi batch

Mode fokus
Lihat hasil pekerjaan inferensi batch - Amazon Bedrock

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Setelah tugas inferensi batch selesaiCompleted, Anda dapat mengekstrak hasil pekerjaan inferensi batch dari file di bucket Amazon S3 yang Anda tentukan selama pembuatan pekerjaan. Untuk mempelajari cara mengunduh objek S3, lihat Mengunduh objek. Bucket S3 berisi file-file berikut:

  1. Amazon Bedrock menghasilkan JSONL file output untuk setiap JSONL file input. File output berisi output dari model untuk setiap input dalam format berikut. Sebuah error objek menggantikan modelOutput bidang di setiap baris di mana ada kesalahan dalam inferensi. Format modelOutput JSON objek cocok dengan body bidang untuk model yang Anda gunakan dalam InvokeModel respons. Untuk informasi selengkapnya, lihat Parameter permintaan inferensi dan bidang respons untuk model pondasi.

    { "recordId" : "11 character alphanumeric string", "modelInput": {JSON body}, "modelOutput": {JSON body} }

    Contoh berikut menunjukkan file output yang mungkin.

    { "recordId" : "3223593EFGH", "modelInput" : {"inputText": "Roses are red, violets are"}, "modelOutput" : {'inputTextTokenCount': 8, 'results': [{'tokenCount': 3, 'outputText': 'blue\n', 'completionReason': 'FINISH'}]}} { "recordId" : "1223213ABCD", "modelInput" : {"inputText": "Hello world"}, "error" : {"errorCode" : 400, "errorMessage" : "bad request" }}
  2. manifest.json.outFile yang berisi ringkasan pekerjaan inferensi batch.

    { "totalRecordCount" : number, "processedRecordCount" : number, "successRecordCount": number, "errorRecordCount": number, "inputTokenCount": number, "outputTokenCount" : number }

    Bidang dijelaskan di bawah ini:

    • totalRecordCount — Jumlah total catatan yang diserahkan ke pekerjaan inferensi batch.

    • processedRecordCount — Jumlah catatan yang diproses dalam pekerjaan inferensi batch.

    • successRecordCount — Jumlah catatan yang berhasil diproses oleh pekerjaan inferensi batch.

    • errorRecordCount — Jumlah catatan dalam pekerjaan inferensi batch yang menyebabkan kesalahan.

    • inputTokenCount — Jumlah total token input yang dikirimkan ke pekerjaan inferensi batch.

    • outputTokenCount — Jumlah total token keluaran yang dihasilkan oleh pekerjaan inferensi batch.

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.