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Einführung in Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

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Ein Screenshot mit aktivierten Claude- und Nova-Modellen in der AWS Console.

Leichte vs. fortgeschrittene Foundation-Modelle

Leichte Modelle
- Am besten für: Q&A, Zusammenfassung
- Schnelle Antworten, kostengünstig
- Beispiel: Nova Micro, Claude Haiku

Logo von Amazon.

Fortgeschrittene Modelle
- Am besten für: Komplexes Reasoning, Analyse
- Umfassende Analysefähigkeiten
- Beispiel: Nova Plus, Claude Sonnet

Weitere Foundation-Modelle in Amazon Bedrock

Weitere Modelle in Amazon Bedrock:

Metas Llama
- 📝 Open-Source-LLM für allgemeine Textaufgaben
Stability AIs Stable Diffusion
- 🖼 Spezialisiert auf Bildgenerierung
AI21s Jurassic
- 📈 Textgenerierung und -analyse

Logo von Metas Llama.

Bedrock-Modelle aufrufen

Grundaufbau:

import json

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

response = bedrock.invoke_model(modelId='amazon.nova-lite-v1:0',

body=json.dumps(input_dictionary)

)

Gibt die Modellantwort im JSON-Format zurück

Claude aufrufen

Anthropic Claude

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-3-5-sonnet-v2:0',
    body=json.dumps(

      {"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",

       "max_tokens": 100,

       "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "your prompt here"}],
        }],

    }

))

Nova aufrufen

Amazon Nova

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-lite-v1:0', 
    body=json.dumps(

      {"messages":

                  [{"role": "user", 
                    "content": [{"text": "your prompt here"}]
                   }]

      }

))

Modellantwort extrahieren

Body der API-Antwort lesen
Von JSON zu Python-Dict konvertieren
Ausgabe per Keys extrahieren

print("Claude:",

      json.loads(
          claude_response['body'].read()
        )

      ["content"][0]["text"]

     )

Hello! It's nice to meet you. How can I assist you today?

Modellantwort extrahieren

Body der API-Antwort lesen
Von JSON zu Python-Dict konvertieren
Ausgabe per Keys extrahieren

print("Nova:",

      json.loads(
        nova_response.get("body").read().decode()
      )

      ["output"]["message"]["content"][0]["text"]

     )

Hello! How can I assist you today?

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