Marcar recursos

Para ajudar a gerenciar os recursos do Amazon Bedrock, você pode atribuir metadados a cada recurso usando etiquetas. Uma tag é um rótulo que você atribui a um AWS recurso. Cada tag consiste em uma chave e um valor.

As tags permitem que você categorize seus AWS recursos de maneiras diferentes, por exemplo, por finalidade, proprietário ou aplicativo. As etiquetas ajudam a:

• Identifique e organize seus AWS recursos. Muitos AWS recursos oferecem suporte à marcação, então você pode atribuir a mesma tag a recursos em serviços diferentes para indicar que os recursos são os mesmos.

• Alocar custos. Você ativa as tags no AWS Billing and Cost Management painel. AWS usa as tags para categorizar seus custos e entregar um relatório mensal de alocação de custos para você. Para obter mais informações, consulte Usar etiquetas de alocação de custos no Guia do UsuárioAWS Billing and Cost Management .

• Controle o acesso aos seus atributos. É possível usar etiquetas no Amazon Bedrock para criar políticas a fim de controlar o acesso aos recursos do Amazon Bedrock. Essas políticas podem ser anexadas a um perfil do IAM ou um usuário para habilitar o controle de acesso baseado em tags.

Os recursos do Amazon Bedrock que você pode marcar são:

• Modelos personalizados

• Trabalhos de personalização de modelos

• Modelos provisionados

• Trabalhos de inferência em lote (somente API)

• Atendentes

• Aliases de agentes

• Bases de conhecimento

• Avaliações de modelos (somente console)

Usar o console do

Você pode adicionar, modificar e remover etiquetas a qualquer momento durante a criação ou edição de um recurso compatível.

Usar a API

Para realizar operações de marcação, é necessário o nome do recurso da Amazon (ARN) do recurso em que você deseja realizar uma operação de marcação. Há dois conjuntos de operações de marcação, dependendo do recurso para o qual você está adicionando ou gerenciando etiquetas.

1. Os recursos a seguir usam as ListTagsForResourceoperações Amazon Bedrock TagResourceUntagResource, e.

   • Modelos personalizados

   • Trabalhos de personalização de modelos

   • Modelos provisionados

   • Trabalhos de inferência em lote

2. Os recursos a seguir usam os Agents for Amazon Bedrock TagResource, UntagResource, and ListTagsForResourceoperations.

   • Atendentes

   • Aliases de agentes

   • Bases de conhecimento

Para adicionar tags a um recurso, envie uma solicitação do Amazon Bedrock TagResourceou Agents for Amazon Bedrock TagResource.

Para desmarcar um recurso, envie uma UntagResourcesolicitação UntagResourceou.

Para listar as tags de um recurso, envie uma ListTagsForResourcesolicitação ListTagsForResourceou.

Selecione uma guia para ver exemplos de código em uma interface ou linguagem.

AWS CLI

Adicione duas etiquetas a um agente. Separe pares de chave e valor com espaços.

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

Remova as etiquetas do agente. Separe as chaves com espaços.

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

Liste as etiquetas do agente.

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

Python (Boto)

Adicione duas etiquetas a um 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)

Remova as etiquetas do agente.

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

Liste as etiquetas do agente.

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

Práticas recomendadas e restrições

Para ver as melhores práticas e restrições de marcação, consulte Como marcar seus AWS recursos.