Rufen Sie Mistral AI-Modelle auf Amazon Bedrock mithilfe der Invoke Model API mit einem Antwortstream auf - Amazon Bedrock

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Rufen Sie Mistral AI-Modelle auf Amazon Bedrock mithilfe der Invoke Model API mit einem Antwortstream auf

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie mithilfe der Invoke Model API eine Textnachricht an Mistral AI-Modelle senden und den Antwortstream drucken.

Python
SDK für Python (Boto3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen.

Verwenden Sie die Invoke Model API, um eine Textnachricht zu senden und den Antwortstream zu drucken.

# Use the native inference API to send a text message to Mistral AI # and print the response stream. import boto3 import json # Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region of your choice. client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") # Set the model ID, e.g., Mistral Large. model_id = "mistral.mistral-large-2402-v1:0" # Define the message to send. user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." # Embed the message in Mistral's prompt format. prompt = f"<s>[INST] {user_message} [/INST]" # Format the request payload using the model's native structure. native_request = { "prompt": prompt, "max_tokens": 512, "temperature": 0.5, } # Convert the native request to JSON. request = json.dumps(native_request) # Invoke the model with the request. streaming_response = client.invoke_model_with_response_stream( modelId=model_id, body=request ) # Extract and print the response text in real-time. for event in streaming_response["body"]: chunk = json.loads(event["chunk"]["bytes"]) if "outputs" in chunk: print(chunk["outputs"][0]["text"], end="")

Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter. Verwenden dieses Dienstes mit einem AWS SDK Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen.