Exemplos de código para inferência em lote

Os exemplos de código neste capítulo mostram como criar um trabalho de inferência em lote, visualizar informações sobre ele e interrompê-lo. Selecione uma linguagem para ver um exemplo de código dela:

Python

Crie um arquivo JSONL chamado abc.jsonl que contenha pelo menos o número mínimo de registros (consulteCotas do Amazon Bedrock). Você também pode usar o seguinte conteúdo como primeira linha e entrada:

{
    "recordId": "CALL0000001", 
    "modelInput": {
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", 
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [ 
            { 
                "role": "user", 
                "content": [
                    {
                        "type": "text", 
                        "text": "Summarize the following call transcript: ..." 
                    } 
                ]
            }
        ]
    }
}

Crie um bucket do S3 chamado amzn-s3-demo-bucket-input e faça o upload do arquivo nele. Em seguida, crie um bucket S3 chamado amzn-s3-demo-bucket-output para gravar seus arquivos de saída. Execute o seguinte trecho de código para enviar um trabalho e obter jobArn a resposta:

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')

Retorne o status do trabalho.

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

Liste trabalhos de inferência em lote queFailed.

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

Interrompa o trabalho que começou.

bedrock.stop_model_invocation_job(jobIdentifier=jobArn)