Wybór modelu podstawowego

Wprowadzenie do Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Włączanie dostępu do modeli w Amazon Bedrock

Ustawienia modeli – włączanie modeli nie jest wymagane w tym kursie

Zrzut ekranu przedstawiający włączone modele Claude i Nova w konsoli AWS.

Modele lekkie a zaawansowane

Modele lekkie
- Najlepsze do: pytań i odpowiedzi, podsumowań
- Szybkie i ekonomiczne
- Przykład: Nova Micro, Claude Haiku

Logo Amazon.

Modele zaawansowane
- Najlepsze do: złożonego rozumowania, analizy
- Rozbudowane możliwości analityczne
- Przykład: Nova Plus, Claude Sonnet

Inne modele podstawowe w Amazon Bedrock

Inne modele dostępne w Amazon Bedrock:

Meta's Llama
- 📝 Otwartoźródłowy LLM do ogólnych zadań tekstowych
Stability AI's Stable Diffusion
- 🖼 Specjalizuje się w generowaniu obrazów
AI21's Jurassic
- 📈 Generowanie i analiza tekstu

Logo Meta Llama.

Wywoływanie modeli Bedrock

Podstawowa struktura:

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)

)

Zwraca odpowiedź modelu w formacie JSON

Wywoływanie modelu Claude

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"}],
        }],

    }

))

Wywoływanie modelu Nova

Amazon Nova

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

      {"messages":

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

      }

))

Wyodrębnianie odpowiedzi modelu

Odczytaj treść odpowiedzi API
Konwertuj z JSON na słownik Pythona
Wyodrębnij dane za pomocą kluczy

print("Claude:",

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

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

     )

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

Wyodrębnianie odpowiedzi modelu

Odczytaj treść odpowiedzi API
Konwertuj z JSON na słownik Pythona
Wyodrębnij dane za pomocą kluczy

print("Nova:",

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

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

     )

Hello! How can I assist you today?

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do Amazon Bedrock