Aggiunta di tag alle risorse

Per semplificare la gestione delle risorse Amazon Bedrock, puoi assegnare metadati personalizzati a ciascuna risorsa sotto forma di tag. Un tag è un'etichetta che si assegna a una AWS risorsa. Ciascun tag è formato da una chiave e da un valore,

I tag consentono di classificare le AWS risorse in diversi modi, ad esempio per scopo, proprietario o applicazione. I tag consentono di:

• Identifica e organizza le tue AWS risorse. Molte AWS risorse supportano l'etichettatura, quindi puoi assegnare lo stesso tag a risorse di servizi diversi per indicare che le risorse sono le stesse.

• Assegnare i costi. Puoi attivare i tag nella dashboard. AWS Billing and Cost Management AWS utilizza i tag per classificare i costi e fornirti un rapporto mensile sull'allocazione dei costi. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina sull'utilizzo dei tag per l'allocazione dei costi nella AWS Billing and Cost Management Guida per l'utente.

• Controllare l'accesso alle risorse. Puoi utilizzare i tag con Amazon Bedrock al fine di creare policy per controllare l'accesso alle risorse Amazon Bedrock. Queste policy possono essere collegate a un ruolo IAM o a un utente per abilitare il controllo dell'accesso basato su tag.

Le risorse Amazon Bedrock che puoi taggare sono:

• Modelli personalizzati

• Processi di personalizzazione dei modelli

• Modelli assegnati

• Processi di inferenza in batch (solo API)

• Agenti

• Alias per agenti

• Knowledge base

• Valutazioni del modello (solo console)

Utilizzo della console

Puoi aggiungere, modificare e rimuovere tag in qualsiasi momento durante la creazione o la modifica di una risorsa supportata.

Utilizzare l'API

Per eseguire operazioni di tagging, hai bisogno del nome della risorsa Amazon (ARN) su cui vuoi eseguire l'operazione. A seconda della risorsa per la quale desideri aggiungere o gestire tag, sono disponibili due serie di operazioni di tagging.

1. Le seguenti risorse utilizzano Amazon Bedrock TagResourcee UntagResourcele ListTagsForResourceoperazioni.

   • Modelli personalizzati

   • Processi di personalizzazione dei modelli

   • Modelli assegnati

   • Processi di inferenza batch

2. Le seguenti risorse utilizzano gli Agents for Amazon Bedrock TagResourcee UntagResourcele ListTagsForResourceoperazioni.

   • Agenti

   • Alias per agenti

   • Knowledge base

Per aggiungere tag a una risorsa, invia una richiesta Amazon Bedrock TagResourceo Agents for Amazon Bedrock TagResource.

Per rimuovere i tag da una risorsa, invia una UntagResourcerichiesta or. UntagResource

Per elencare i tag di una risorsa, invia una ListTagsForResourcerichiesta ListTagsForResourceo.

Seleziona una scheda per visualizzare esempi di codice in un'interfaccia o in un linguaggio.

AWS CLI

Aggiungi due tag a un agente. Separa le coppie chiave-valore con uno spazio.

aws bedrock-agent tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345" \
    --tags key=department,value=billing key=facing,value=internal

Rimuovi i tag dall'agente. Separa le chiavi con uno spazio.

aws bedrock-agent untag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345" \
    --tag-keys key=department facing

Elenca i tag per l'agente.

aws bedrock-agent list-tags-for-resource \
    --resource-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345"

Python (Boto)

Aggiungi due tag a un agente.

import boto3

bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-agent')

tags = [
    {
        'key': 'department',
        'value': 'billing'
    },
    {
        'key': 'facing',
        'value': 'internal'
    }
]

bedrock.tag_resource(resourceArn='arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345', tags=tags)

Rimuovi i tag dall'agente.

bedrock.untag_resource(
    resourceArn='arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345', 
    tagKeys=['department', 'facing']
)

Elenca i tag per l'agente.

bedrock.list_tags_for_resource(resourceArn='arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent/AGENT12345')

Best practice e restrizioni

Per le migliori pratiche e le restrizioni relative all'etichettatura, consulta Etichettare le AWS risorse.