Seleziona le tue preferenze relative ai cookie

Utilizziamo cookie essenziali e strumenti simili necessari per fornire il nostro sito e i nostri servizi. Utilizziamo i cookie prestazionali per raccogliere statistiche anonime in modo da poter capire come i clienti utilizzano il nostro sito e apportare miglioramenti. I cookie essenziali non possono essere disattivati, ma puoi fare clic su \"Personalizza\" o \"Rifiuta\" per rifiutare i cookie prestazionali.

Se sei d'accordo, AWS e le terze parti approvate utilizzeranno i cookie anche per fornire utili funzionalità del sito, ricordare le tue preferenze e visualizzare contenuti pertinenti, inclusa la pubblicità pertinente. Per continuare senza accettare questi cookie, fai clic su \"Continua\" o \"Rifiuta\". Per effettuare scelte più dettagliate o saperne di più, fai clic su \"Personalizza\".

Richiama modelli Amazon Titan Text su Amazon Bedrock utilizzando l'API Invoke Model

Modalità Focus
Richiama modelli Amazon Titan Text su Amazon Bedrock utilizzando l'API Invoke Model - Amazon Bedrock

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

I seguenti esempi di codice mostrano come inviare un messaggio di testo ad Amazon Titan Text utilizzando l'API Invoke Model.

.NET
AWS SDK for .NET
Nota

C'è altro su. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

// Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { inputText = userMessage, textGenerationConfig = new { maxTokenCount = 512, temperature = 0.5 } }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["results"]?[0]?["outputText"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
Go
SDK per Go V2
Nota

C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

import ( "context" "encoding/json" "log" "strings" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/aws" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/service/bedrockruntime" ) // InvokeModelWrapper encapsulates Amazon Bedrock actions used in the examples. // It contains a Bedrock Runtime client that is used to invoke foundation models. type InvokeModelWrapper struct { BedrockRuntimeClient *bedrockruntime.Client } // Each model provider has their own individual request and response formats. // For the format, ranges, and default values for Amazon Titan Text, refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-text.html type TitanTextRequest struct { InputText string `json:"inputText"` TextGenerationConfig TextGenerationConfig `json:"textGenerationConfig"` } type TextGenerationConfig struct { Temperature float64 `json:"temperature"` TopP float64 `json:"topP"` MaxTokenCount int `json:"maxTokenCount"` StopSequences []string `json:"stopSequences,omitempty"` } type TitanTextResponse struct { InputTextTokenCount int `json:"inputTextTokenCount"` Results []Result `json:"results"` } type Result struct { TokenCount int `json:"tokenCount"` OutputText string `json:"outputText"` CompletionReason string `json:"completionReason"` } func (wrapper InvokeModelWrapper) InvokeTitanText(ctx context.Context, prompt string) (string, error) { modelId := "amazon.titan-text-express-v1" body, err := json.Marshal(TitanTextRequest{ InputText: prompt, TextGenerationConfig: TextGenerationConfig{ Temperature: 0, TopP: 1, MaxTokenCount: 4096, }, }) if err != nil { log.Fatal("failed to marshal", err) } output, err := wrapper.BedrockRuntimeClient.InvokeModel(ctx, &bedrockruntime.InvokeModelInput{ ModelId: aws.String(modelId), ContentType: aws.String("application/json"), Body: body, }) if err != nil { ProcessError(err, modelId) } var response TitanTextResponse if err := json.Unmarshal(output.Body, &response); err != nil { log.Fatal("failed to unmarshal", err) } return response.Results[0].OutputText, nil }
Java
SDK per Java 2.x
Nota

C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

// Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text. import org.json.JSONObject; import org.json.JSONPointer; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.DefaultCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes; import software.amazon.awssdk.core.exception.SdkClientException; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.BedrockRuntimeClient; public class InvokeModel { public static String invokeModel() { // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. // Replace the DefaultCredentialsProvider with your preferred credentials provider. var client = BedrockRuntimeClient.builder() .credentialsProvider(DefaultCredentialsProvider.create()) .region(Region.US_EAST_1) .build(); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // The InvokeModel API uses the model's native payload. // Learn more about the available inference parameters and response fields at: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-text.html var nativeRequestTemplate = "{ \"inputText\": \"{{prompt}}\" }"; // Define the prompt for the model. var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Embed the prompt in the model's native request payload. String nativeRequest = nativeRequestTemplate.replace("{{prompt}}", prompt); try { // Encode and send the request to the Bedrock Runtime. var response = client.invokeModel(request -> request .body(SdkBytes.fromUtf8String(nativeRequest)) .modelId(modelId) ); // Decode the response body. var responseBody = new JSONObject(response.body().asUtf8String()); // Retrieve the generated text from the model's response. var text = new JSONPointer("/results/0/outputText").queryFrom(responseBody).toString(); System.out.println(text); return text; } catch (SdkClientException e) { System.err.printf("ERROR: Can't invoke '%s'. Reason: %s", modelId, e.getMessage()); throw new RuntimeException(e); } } public static void main(String[] args) { invokeModel(); } }
JavaScript
SDK per JavaScript (v3)
Nota

C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

import { fileURLToPath } from "node:url"; import { FoundationModels } from "../../config/foundation_models.js"; import { BedrockRuntimeClient, InvokeModelCommand, } from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime"; /** * @typedef {Object} ResponseBody * @property {Object[]} results */ /** * Invokes an Amazon Titan Text generation model. * * @param {string} prompt - The input text prompt for the model to complete. * @param {string} [modelId] - The ID of the model to use. Defaults to "amazon.titan-text-express-v1". */ export const invokeModel = async ( prompt, modelId = "amazon.titan-text-express-v1", ) => { // Create a new Bedrock Runtime client instance. const client = new BedrockRuntimeClient({ region: "us-east-1" }); // Prepare the payload for the model. const payload = { inputText: prompt, textGenerationConfig: { maxTokenCount: 4096, stopSequences: [], temperature: 0, topP: 1, }, }; // Invoke the model with the payload and wait for the response. const command = new InvokeModelCommand({ contentType: "application/json", body: JSON.stringify(payload), modelId, }); const apiResponse = await client.send(command); // Decode and return the response. const decodedResponseBody = new TextDecoder().decode(apiResponse.body); /** @type {ResponseBody} */ const responseBody = JSON.parse(decodedResponseBody); return responseBody.results[0].outputText; }; // Invoke the function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { const prompt = 'Complete the following in one sentence: "Once upon a time..."'; const modelId = FoundationModels.TITAN_TEXT_G1_EXPRESS.modelId; console.log(`Prompt: ${prompt}`); console.log(`Model ID: ${modelId}`); try { console.log("-".repeat(53)); const response = await invokeModel(prompt, modelId); console.log(response); } catch (err) { console.log(err); } }
Python
SDK per Python (Boto3)
Nota

C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

# Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text. import boto3 import json from botocore.exceptions import ClientError # 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., Titan Text Premier. model_id = "amazon.titan-text-premier-v1:0" # Define the prompt for the model. prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." # Format the request payload using the model's native structure. native_request = { "inputText": prompt, "textGenerationConfig": { "maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, }, } # Convert the native request to JSON. request = json.dumps(native_request) try: # Invoke the model with the request. response = client.invoke_model(modelId=model_id, body=request) except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1) # Decode the response body. model_response = json.loads(response["body"].read()) # Extract and print the response text. response_text = model_response["results"][0]["outputText"] print(response_text)
  • Per i dettagli sull'API, consulta InvokeModel AWSSDK for Python (Boto3) API Reference.

AWS SDK for .NET
Nota

C'è altro su. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Usa l'API Invoke Model per inviare un messaggio di testo.

// Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { inputText = userMessage, textGenerationConfig = new { maxTokenCount = 512, temperature = 0.5 } }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["results"]?[0]?["outputText"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }

Per un elenco completo delle guide per sviluppatori AWS SDK e degli esempi di codice, consulta. Utilizzo di Amazon Bedrock con un AWS SDK Questo argomento include anche informazioni su come iniziare e dettagli sulle versioni precedenti dell'SDK.

PrivacyCondizioni del sitoPreferenze cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. o società affiliate. Tutti i diritti riservati.