Exemples d'Amazon Bedrock Runtime utilisant SDK pour PHP

Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l' AWS SDK for PHP aide d'Amazon Bedrock Runtime.

Les scénarios sont des exemples de code qui vous montrent comment accomplir des tâches spécifiques en appelant plusieurs fonctions au sein d'un service ou en les combinant à d'autres Services AWS.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la façon de configurer et d'exécuter le code en contexte.

Scénarios

Invoquez plusieurs modèles de fondation sur Amazon Bedrock

L'exemple de code suivant montre comment préparer et envoyer une invite à une variété de modèles en langage large (LLMs) sur Amazon Bedrock

SDK pour PHP

Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Invoquez plusieurs LLMs sur Amazon Bedrock.

namespace BedrockRuntime;

class GettingStartedWithBedrockRuntime
{
    protected BedrockRuntimeService $bedrockRuntimeService;

    public function runExample()
    {
        echo "\n";
        echo "---------------------------------------------------------------------\n";
        echo "Welcome to the Amazon Bedrock Runtime getting started demo using PHP!\n";
        echo "---------------------------------------------------------------------\n";

        $clientArgs = [
            'region' => 'us-east-1',
            'version' => 'latest',
            'profile' => 'default',
        ];

        $bedrockRuntimeService = new BedrockRuntimeService($clientArgs);

        $prompt = 'In one paragraph, who are you?';

        echo "\nPrompt: " . $prompt;

        echo "\n\nAnthropic Claude:";
        echo $bedrockRuntimeService->invokeClaude($prompt);

        echo "\n\nAI21 Labs Jurassic-2: ";
        echo $bedrockRuntimeService->invokeJurassic2($prompt);

        echo "\n\nMeta Llama 2 Chat: ";
        echo $bedrockRuntimeService->invokeLlama2($prompt);

        echo "\n---------------------------------------------------------------------\n";

        $image_prompt = 'stylized picture of a cute old steampunk robot';

        echo "\nImage prompt: " . $image_prompt;

        echo "\n\nStability.ai Stable Diffusion XL:\n";
        $diffusionSeed = rand(0, 4294967295);
        $style_preset = 'photographic';
        $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeStableDiffusion($image_prompt, $diffusionSeed, $style_preset);
        $image_path = $this->saveImage($base64, 'stability.stable-diffusion-xl');
        echo "The generated images have been saved to $image_path";

        echo "\n\nAmazon Titan Image Generation:\n";
        $titanSeed = rand(0, 2147483647);
        $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeTitanImage($image_prompt, $titanSeed);
        $image_path = $this->saveImage($base64, 'amazon.titan-image-generator-v1');
        echo "The generated images have been saved to $image_path";
    }

    private function saveImage($base64_image_data, $model_id): string
    {
        $output_dir = "output";

        if (!file_exists($output_dir)) {
            mkdir($output_dir);
        }

        $i = 1;
        while (file_exists("$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png")) {
            $i++;
        }

        $image_data = base64_decode($base64_image_data);

        $file_path = "$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png";

        $file = fopen($file_path, 'wb');
        fwrite($file, $image_data);
        fclose($file);

        return $file_path;
    }
}

• Pour API plus de détails, consultez les rubriques suivantes dans la section AWS SDK for PHP APIRéférence.

  • InvokeModel

  • InvokeModelWithResponseStream

AI21Laboratoires Jurassic-2

InvokeModel

L'exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à AI21 Labs Jurassic-2 à l'aide du modèle Invoke. API

SDK pour PHP

Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Utilisez le modèle Invoke API pour envoyer un message texte.

    public function invokeJurassic2($prompt)
    {
        # The different model providers have individual request and response formats.
        # For the format, ranges, and default values for AI21 Labs Jurassic-2, refer to:
        # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-jurassic2.html

        $completion = "";

        try {
            $modelId = 'ai21.j2-mid-v1';

            $body = [
                'prompt' => $prompt,
                'temperature' => 0.5,
                'maxTokens' => 200,
            ];

            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => json_encode($body),
                'modelId' => $modelId,
            ]);

            $response_body = json_decode($result['body']);

            $completion = $response_body->completions[0]->data->text;
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $completion;
    }

• Pour API plus de détails, voir InvokeModella section AWS SDK for PHP APIRéférence.

Amazon Titan Image Generator

InvokeModel

L'exemple de code suivant montre comment invoquer Amazon Titan Image sur Amazon Bedrock pour générer une image.

SDK pour PHP

Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Créez une image avec le générateur d'images Amazon Titan.

    public function invokeTitanImage(string $prompt, int $seed)
    {
        # The different model providers have individual request and response formats.
        # For the format, ranges, and default values for Titan Image models refer to:
        # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-image.html

        $base64_image_data = "";

        try {
            $modelId = 'amazon.titan-image-generator-v1';

            $request = json_encode([
                'taskType' => 'TEXT_IMAGE',
                'textToImageParams' => [
                    'text' => $prompt
                ],
                'imageGenerationConfig' => [
                    'numberOfImages' => 1,
                    'quality' => 'standard',
                    'cfgScale' => 8.0,
                    'height' => 512,
                    'width' => 512,
                    'seed' => $seed
                ]
            ]);

            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => $request,
                'modelId' => $modelId,
            ]);

            $response_body = json_decode($result['body']);

            $base64_image_data = $response_body->images[0];
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $base64_image_data;
    }

• Pour API plus de détails, voir InvokeModella section AWS SDK for PHP APIRéférence.

Anthropic Claude

InvokeModel

L'exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Anthropic Claude à l'aide du modèle API Invoke.

SDK pour PHP

Note

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Invoquez le modèle de base Anthropic Claude 2 pour générer du texte.

    public function invokeClaude($prompt)
    {
        # The different model providers have individual request and response formats.
        # For the format, ranges, and default values for Anthropic Claude, refer to:
        # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html

        $completion = "";

        try {
            $modelId = 'anthropic.claude-v2';

            # Claude requires you to enclose the prompt as follows:
            $prompt = "\n\nHuman: {$prompt}\n\nAssistant:";

            $body = [
                'prompt' => $prompt,
                'max_tokens_to_sample' => 200,
                'temperature' => 0.5,
                'stop_sequences' => ["\n\nHuman:"],
            ];

            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => json_encode($body),
                'modelId' => $modelId,
            ]);

            $response_body = json_decode($result['body']);

            $completion = $response_body->completion;
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $completion;
    }

• Pour API plus de détails, voir InvokeModella section AWS SDK for PHP APIRéférence.

Méta lama

InvokeModel: Lama 2

L'exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Meta Llama 2 à l'aide du modèle API Invoke.

SDK pour PHP

Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Utilisez le modèle Invoke API pour envoyer un message texte.

    public function invokeLlama2($prompt)
    {
        # The different model providers have individual request and response formats.
        # For the format, ranges, and default values for Meta Llama 2 Chat, refer to:
        # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-meta.html

        $completion = "";

        try {
            $modelId = 'meta.llama2-13b-chat-v1';

            $body = [
                'prompt' => $prompt,
                'temperature' => 0.5,
                'max_gen_len' => 512,
            ];

            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => json_encode($body),
                'modelId' => $modelId,
            ]);

            $response_body = json_decode($result['body']);

            $completion = $response_body->generation;
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $completion;
    }

• Pour API plus de détails, voir InvokeModella section AWS SDK for PHP APIRéférence.

Stable Diffusion

InvokeModel

L'exemple de code suivant montre comment invoquer Stability.ai Stable Diffusion XL sur Amazon Bedrock pour générer une image.

SDK pour PHP

Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Créez une image avec Stable Diffusion.

    public function invokeStableDiffusion(string $prompt, int $seed, string $style_preset)
    {
        # The different model providers have individual request and response formats.
        # For the format, ranges, and available style_presets of Stable Diffusion models refer to:
        # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-stability-diffusion.html

        $base64_image_data = "";

        try {
            $modelId = 'stability.stable-diffusion-xl';

            $body = [
                'text_prompts' => [
                    ['text' => $prompt]
                ],
                'seed' => $seed,
                'cfg_scale' => 10,
                'steps' => 30
            ];

            if ($style_preset) {
                $body['style_preset'] = $style_preset;
            }

            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => json_encode($body),
                'modelId' => $modelId,
            ]);

            $response_body = json_decode($result['body']);

            $base64_image_data = $response_body->artifacts[0]->base64;
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $base64_image_data;
    }

• Pour API plus de détails, voir InvokeModella section AWS SDK for PHP APIRéférence.