Configuration de l’API Amazon Bedrock

Cette section décrit comment configurer votre environnement pour effectuer des appels d’API Amazon Bedrock. Elle fournit également des exemples de cas d’utilisation courants. Vous pouvez accéder à l'API Amazon Bedrock à l'aide du AWS Command Line Interface (AWS CLI), d'un AWS SDK ou d'un SageMaker bloc-notes.

Avant de pouvoir accéder aux API Amazon Bedrock, vous devez demander l'accès aux modèles de base que vous prévoyez d'utiliser.

Pour plus de détails sur les opérations et les paramètres de l’API, consultez la Référence de l’API Amazon Bedrock.

Les ressources suivantes fournissent des informations supplémentaires sur l’API Amazon Bedrock.

• AWS Command Line Interface

  • Commandes de l'interface de ligne de commande Amazon Bedrock

  • Commandes de l'interface de ligne de commande de l'exécution Amazon Bedrock

  • Commandes de l’interface de ligne de commande Agents for Amazon Bedrock

  • Commandes de l’interface de ligne de commande d’exécution Agents for Amazon Bedrock

Ajout de l’accès aux modèles

Important

Avant de pouvoir utiliser l’un des modèles de fondation, vous devez demander l’accès à ce modèle. Si vous essayez d’utiliser le modèle (avec l’API ou dans la console) avant d’avoir demandé l’accès à celui-ci, vous recevez un message d’erreur. Pour plus d’informations, consultez Accès aux modèles.

Points de terminaison Amazon Bedrock

Pour vous connecter par programmation à un Service AWS, vous utilisez un point de terminaison. Reportez-vous au chapitre sur les points de terminaison et les quotas Amazon Bedrock du Références générales AWS pour plus d'informations sur les points de terminaison que vous pouvez utiliser pour Amazon Bedrock.

Amazon Bedrock fournit les points de terminaison de service suivants.

• bedrock : contient des API de plan de contrôle permettant de gérer, d’entraîner et de déployer des modèles. Pour plus d’informations, consultez Actions Amazon Bedrock et Types de données Amazon Bedrock.

• bedrock-runtime— Contient des API de plan de données permettant d'effectuer des demandes d'inférence pour les modèles hébergés dans Amazon Bedrock. Pour plus d’informations, consultez Actions d’exécution Amazon Bedrock et Types de données d’exécution Amazon Bedrock.

• bedrock-agent : contient des API de plan de contrôle permettant de créer et de gérer des agents et des bases de connaissances. Pour plus d’informations, consultez Actions Agents for Amazon Bedrock et Types de données Agents for Amazon Bedrock.

• bedrock-agent-runtime— Contient des API de plan de données pour appeler des agents et interroger des bases de connaissances. Pour plus d’informations, consultez Actions d’exécution Agents for Amazon Bedrock et Types de données d’exécution Agents for Amazon Bedrock.

Configuration de la AWS CLI

1. Si vous prévoyez d'utiliser la CLI, installez-la et configurez-la AWS CLI en suivant les étapes décrites dans la section Installer ou mettre à jour la dernière version du guide de AWS Command Line Interface l'utilisateur.

2. Configurez vos AWS informations d'identification à l'aide de la commande aws configure CLI en suivant les étapes de la section Configurer le AWS CLI.

Reportez-vous aux références suivantes pour les commandes et les opérations de la AWS CLI :

• Commandes de l'interface de ligne de commande Amazon Bedrock

• Commandes de l'interface de ligne de commande de l'exécution Amazon Bedrock

• Commandes de l’interface de ligne de commande Agents for Amazon Bedrock

• Commandes de l’interface de ligne de commande d’exécution Agents for Amazon Bedrock

Configuration d'un AWS SDK

AWS des kits de développement logiciel (SDK) sont disponibles pour de nombreux langages de programmation populaires. Chaque kit SDK fournit une API, des exemples de code et de la documentation qui facilitent la création d’applications par les développeurs dans leur langage préféré. Les SDK exécutent automatiquement des tâches utiles pour vous, telles que :

• Signez cryptographiquement vos demandes de service

• Demandes de nouvelle tentative

• Gérer les réponses aux erreurs

Reportez-vous au tableau suivant pour trouver des informations générales et des exemples de code pour chaque SDK, ainsi que les références d'API Amazon Bedrock pour chaque SDK. Vous pouvez également trouver des exemples de code surExemples de code pour Amazon Bedrock à l'aide AWS de SDK.

Documentation des kits SDK	Exemples de code	Préfixe Amazon Bedrock	Préfixe d’exécution Amazon Bedrock	Préfixe Agents for Amazon Bedrock	Préfixe d’exécution Agents for Amazon Bedrock
AWS SDK for C++	AWS SDK for C++ exemples de code	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Go	AWS SDK for Go exemples de code	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for Java	AWS SDK for Java exemples de code	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for JavaScript	AWS SDK for JavaScript exemples de code	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
Kit AWS SDK pour Kotlin	Kit AWS SDK pour Kotlin exemples de code	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for .NET	AWS SDK for .NET exemples de code	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for PHP	AWS SDK for PHP exemples de code	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for Python (Boto3)	AWS SDK for Python (Boto3) exemples de code	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Ruby	AWS SDK for Ruby exemples de code	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
Kit AWS SDK pour Rust	Kit AWS SDK pour Rust exemples de code	aws-sdk-bedrock	aws-sdk-bedrockruntime	aws-sdk-bedrockagent	aws-sdk-bedrockagentruntime
AWS SDK pour SAP ABAP	AWS SDK pour SAP ABAP exemples de code	BDK	BDR	BDA	BDZ
Kit AWS SDK pour Swift	Kit AWS SDK pour Swift exemples de code	AWSBedrock	AWSBedrockRuntime	AWSBedrockAgent	AWSBedrockAgentRuntime

Utilisation de SageMaker blocs-notes

Vous pouvez utiliser le SDK pour Python (Boto3) pour appeler les opérations de l'API Amazon Bedrock depuis un bloc-notes. SageMaker

Configuration du SageMaker rôle

Ajoutez des autorisations Amazon Bedrock au rôle IAM qui utilisera ce SageMaker bloc-notes.

À partir de la console IAM, effectuez les opérations suivantes :

1. Choisissez le rôle IAM, puis choisissez Ajouter des autorisations, puis Créer des politiques intégrées dans le menu déroulant.

2. Incluez l’autorisation suivante.

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

Ajoutez les autorisations suivantes aux relations d’approbation.

{
    "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"
        }
    ]
}                   

Test de la configuration de l’exécution

Ajoutez le code suivant au bloc-notes et exécutez-le.

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'))

Test de la configuration d’Amazon Bedrock

Ajoutez le code suivant au bloc-notes et exécutez-le.

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

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