Выбор базовой модели

Введение в Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Подключение моделей в Amazon Bedrock

Откройте настройки модели — включать модели для курса не нужно

Снимок экрана с включёнными моделями Claude и Nova в консоли AWS.

Лёгкие и продвинутые базовые модели

Лёгкие модели
- Лучше всего для: Q&A, суммаризации
- Быстрый отклик и экономичность
- Пример: Nova Micro, Claude Haiku

Логотип Amazon.

Продвинутые модели
- Лучше всего для: сложных рассуждений, анализа
- Широкие аналитические возможности
- Пример: Nova Plus, Claude Sonnet

Другие базовые модели в Amazon Bedrock

Другие модели в Amazon Bedrock:

Meta's Llama
- 📝 Открытая LLM для общих текстовых задач
Stable Diffusion от Stability AI
- 🖼 Специализируется на генерации изображений
Jurassic от AI21
- 📈 Генерация и анализ текста

Логотип ламы Meta.

Вызов моделей Bedrock

Базовая структура:

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)

)

Возвращает ответ модели в формате JSON

Вызов 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"}],
        }],

    }

))

Вызов Nova

Amazon Nova

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

      {"messages":

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

      }

))

Извлечение ответа модели

Читаем тело ответа API
Преобразуем JSON в словарь Python
Извлекаем результат по ключам

print("Claude:",

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

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

     )

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

Извлечение ответа модели

Читаем тело ответа API
Преобразуем JSON в словарь Python
Извлекаем результат по ключам

print("Nova:",

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

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

     )

Hello! How can I assist you today?

Давайте потренируемся!

Введение в Amazon Bedrock