Configuración de la API de Amazon Bedrock

En esta sección se describe cómo configurar su entorno para realizar llamadas a la API de Amazon Bedrock y se proporcionan ejemplos de casos de uso habituales. Puede acceder a la API de Amazon Bedrock mediante AWS Command Line Interface (AWS CLI), un AWS SDK o un SageMaker bloc de notas.

Antes de poder acceder a las API de Amazon Bedrock, debe solicitar el acceso a los modelos básicos que planea usar.

Para obtener más información acerca de las operaciones y los parámetros, consulte la Referencia de API de Amazon Bedrock.

En los siguientes recursos se proporciona información adicional acerca de la API de Amazon Bedrock:

• AWS Command Line Interface

  • Comandos de la CLI de Amazon Bedrock

  • Comandos de la CLI de tiempo de ejecución de Amazon Bedrock

  • Comandos de la CLI de Agentes para Amazon Bedrock

  • Comandos de la CLI de tiempo de ejecución de Agentes para Amazon Bedrock

Añadir acceso a modelos

importante

Antes de poder utilizar cualquiera de los modelos fundacionales, debe solicitar el acceso a ese modelo. Si intenta utilizar el modelo (con la API o dentro de la consola) antes de solicitar el acceso a él, recibirá un mensaje de error. Para obtener más información, consulte Acceso a modelos.

Puntos de conexión de Amazon Bedrock

Para conectarse mediante programación a una Servicio de AWS, debe utilizar un punto final. Consulte el capítulo de puntos de enlace y cuotas de Amazon Bedrock Referencia general de AWS para obtener información sobre los puntos de enlace que puede utilizar para Amazon Bedrock.

Amazon Bedrock ofrece los siguientes puntos de conexión de servicio.

• bedrock: contiene las API del plano de control para gestionar, entrenar e implementar modelos. Para obtener más información, consulte Acciones de Amazon Bedrock y Tipos de datos de Amazon Bedrock.

• bedrock-runtime— Contiene API de planos de datos para realizar solicitudes de inferencia para modelos alojados en Amazon Bedrock. Para obtener más información, consulte Acciones de tiempo de ejecución de Amazon Bedrock y Tipos de datos de tiempo de ejecución de Amazon Bedrock.

• bedrock-agent: contiene las API del plano de control para crear y gestionar agentes y bases de conocimiento. Para obtener más información, consulte Acciones de Agentes para Amazon Bedrock y Tipos de datos de Agentes para Amazon Bedrock.

• bedrock-agent-runtime— Contiene API de planos de datos para invocar agentes y consultar bases de conocimiento. Para obtener más información, consulte Acciones de tiempo de ejecución de Agentes para Amazon Bedrock y Tipos de datos de tiempo de ejecución de Agentes para Amazon Bedrock.

Configuración de la AWS CLI

1. Si planea usar la CLI, instálela y configúrela AWS CLI siguiendo los pasos que se indican en Instalar o actualizar la última versión de la Guía del AWS Command Line Interface usuario.

2. Configure sus AWS credenciales mediante el comando aws configure CLI siguiendo los pasos que se indican en Configurar el AWS CLI.

Consulte las siguientes referencias para ver los comandos y las operaciones de la AWS CLI:

• Comandos de la CLI de Amazon Bedrock

• Comandos de la CLI de tiempo de ejecución de Amazon Bedrock

• Comandos de la CLI de Agentes para Amazon Bedrock

• Comandos de la CLI de tiempo de ejecución de Agentes para Amazon Bedrock

Configuración de un AWS SDK

AWS Los kits de desarrollo de software (SDK) están disponibles para muchos lenguajes de programación populares. Cada SDK proporciona una API, ejemplos de código y documentación que facilitan a los desarrolladores la creación de aplicaciones en su lenguaje preferido. Los SDK realizan automáticamente tareas útiles para usted, como:

• Firme criptográficamente sus solicitudes de servicio

• Reintente las solicitudes

• Gestione las respuestas de error

Consulte la siguiente tabla para obtener información general y ejemplos de código para cada SDK, así como las referencias de la API Amazon Bedrock para cada SDK. También puede encontrar ejemplos de código enEjemplos de código para Amazon Bedrock con SDK AWS.

Documentación de SDK	Ejemplos de código	Prefijo de Amazon Bedrock	Prefijo de tiempo de ejecución de Amazon Bedrock	Prefijo de Agentes para Amazon Bedrock	Prefijo de tiempo de ejecución de Agentes para Amazon Bedrock
AWS SDK for C++	AWS SDK for C++ ejemplos de código	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Go	AWS SDK for Go ejemplos de código	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for Java	AWS SDK for Java ejemplos de código	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for JavaScript	AWS SDK for JavaScript ejemplos de código	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK para Kotlin	AWS SDK para Kotlin ejemplos de código	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for .NET	AWS SDK for .NET ejemplos de código	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for PHP	AWS SDK for PHP ejemplos de código	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for Python (Boto3)	AWS SDK for Python (Boto3) ejemplos de código	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Ruby	AWS SDK for Ruby ejemplos de código	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK para Rust	AWS SDK para Rust ejemplos de código	aws-sdk-bedrock	aws-sdk-bedrockruntime	aws-sdk-bedrockagent	aws-sdk-bedrockagentruntime
AWS SDK para SAP ABAP	AWS SDK para SAP ABAP ejemplos de código	BDK	BDR	BAD	BDZ
AWS SDK para Swift	AWS SDK para Swift ejemplos de código	AWSBedrock	AWSBedrockRuntime	AWSBedrockAgent	AWSBedrockAgentRuntime

Uso de SageMaker cuadernos

Puede usar el SDK para Python (Boto3) para invocar las operaciones de la API de Amazon Bedrock desde un bloc de notas. SageMaker

SageMaker Configure el rol

Añada los permisos de Amazon Bedrock al rol de IAM que utilizará este SageMaker bloc de notas.

Desde la consola de IAM, lleve a cabo estos pasos:

1. Elija el rol de IAM, elija Añadir permisos y, a continuación, seleccione Crear políticas insertadas en el menú desplegable.

2. Incluya el siguiente permiso.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock:*",
            "Resource": "*"
        }
    ]
}           

Añada los siguientes permisos a las relaciones de confianza.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        },
        {
            "Sid": "",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}                   

Probar la configuración del tiempo de ejecución

Añada el siguiente código a su cuaderno y ejecute el código.

import boto3
import json
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

body = json.dumps({
    "prompt": "\n\nHuman:explain black holes to 8th graders\n\nAssistant:",
    "max_tokens_to_sample": 300,
    "temperature": 0.1,
    "top_p": 0.9,
})

modelId = 'anthropic.claude-v2'
accept = 'application/json'
contentType = 'application/json'

response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=modelId, accept=accept, contentType=contentType)

response_body = json.loads(response.get('body').read())
# text
print(response_body.get('completion'))

Probar la configuración de Amazon Bedrock

Añada el siguiente código a su cuaderno y ejecute el código.

import boto3
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock')

bedrock.get_foundation_model(modelIdentifier='anthropic.claude-v2')