Mistral AI テキスト補完

- Mistral AI テキスト補完APIを使用すると、 を使用してテキストを生成できます。Mistral AI モデル。

に推論リクエストを行う Mistral AI InvokeModel または InvokeModelWithResponseStream (ストリーミング) を使用する モデル。

Mistral AI モデルは Apache 2.0 ライセンスで利用できます。の使用の詳細については、Mistral AI モデルについては、「」を参照してください。 Mistral AI ドキュメント。

サポートされているモデル

以下を使用できます。Mistral AI モデル。

• Mistral 7B Instruct

• Mixtral 8X7B Instruct

• Mistral Large

• Mistral Small

このとき、使用するモデルのモデル ID が必要になります。モデル ID を取得するには、「Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル」を参照してください。

リクエストとレスポンス

Request

- Mistral AI モデルには、次の推論パラメータがあります。

{
    "prompt": string,
    "max_tokens" : int,
    "stop" : [string],    
    "temperature": float,
    "top_p": float,
    "top_k": int
}

必須パラメータを以下に示します。

• prompt – (必須) 次の例に示すように、モデルに渡すプロンプト。

  <s>[INST] What is your favourite condiment? [/INST]

  次の例は、マルチターンプロンプトをフォーマットする方法を示しています。

  <s>[INST] What is your favourite condiment? [/INST]
  Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. 
  It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!</s> 
  [INST] Do you have mayonnaise recipes? [/INST]

  ユーザーロールのテキストは [INST]...[/INST] トークン内にあり、外部にあるテキストはアシスタントロールです。文字列の開始と終了は、 <s> (文字列の開始) トークンと </s> (文字列の終了) トークンで表されます。チャットプロンプトを正しい形式で送信する方法については、「」の「チャットテンプレート」を参照してください。Mistral AI ドキュメント内) を参照してください。

オプションのパラメータを以下に示します。

• max_tokens – 生成されたレスポンスで使用するトークンの最大数を指定します。生成されたテキストの長さが max_tokens を超えると、モデルはレスポンスを切り捨てます。

  デフォルト値	最小値	最大値
  Mistral 7B Instruct – 512 Mixtral 8X7B Instruct – 512 Mistral Large – 8,192 Mistral Small – 8,192	1	Mistral 7B Instruct – 8,192 Mixtral 8X7B Instruct – 4,096 Mistral Large – 8,192 Mistral Small – 8,192

• stop – モデルによって生成された場合、モデルがそれ以上の出力を生成できないストップシーケンスのリスト。

  デフォルト値	最小値	最大値
  0	0	10

• temperature – モデルによって行われた予測のランダム性を制御します。詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。

  デフォルト値	最小値	最大値
  Mistral 7B Instruct – 0.5 Mixtral 8X7B Instruct – 0.5 Mistral Large – 0.7 Mistral Small – 0.7	0	1

• top_p – モデルが次のトークンについて考慮する最も可能性の高い候補の割合を設定することで、モデルが生成するテキストの多様性を制御します。詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。

  デフォルト値	最小値	最大値
  Mistral 7B Instruct – 0.9 Mixtral 8X7B Instruct – 0.9 Mistral Large – 1 Mistral Small – 1	0	1

• top_k – モデルが次のトークンについて検討する最も可能性の高い候補の数。詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。

  デフォルト値	最小値	最大値
  Mistral 7B Instruct – 50 Mixtral 8X7B Instruct – 50 Mistral Large – 無効 Mistral Small – 無効	1	200

Response

InvokeModel を呼び出した場合の body レスポンスを以下に示します。

{
  "outputs": [
    {
        "text": string,
        "stop_reason": string
    }
  ]
}
                    
                

body レスポンスに指定できるフィールドについて説明します。

• outputs – モデルからの出力リスト。各出力には以下のフィールドがあります。

  • text – モデルが生成したテキスト。

  • stop_reason – モデルがテキストの生成を停止した理由。可能な値は以下のとおりです。

    • 停止 - モデルは入力プロンプトのテキストの生成を終了しました。モデルは、生成するコンテンツがなくなったか、stop リクエストパラメータで定義したストップシーケンスのいずれかがモデルによって生成された場合に停止します。

    • 長さ - 生成されたテキストにおけるトークンの長さが InvokeModel (出力をストリーミングする場合は InvokeModelWithResponseStream) の呼び出しにおける max_tokens の値を超えています。レスポンスは max_tokens 個のトークンの長さに切り捨てられます。

コード例

この例では、 を呼び出す方法を示します。Mistral 7B Instruct モデル。

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Shows how to generate text using a Mistral AI model.
"""
import json
import logging
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError

logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def generate_text(model_id, body):
    """
    Generate text using a Mistral AI model.
    Args:
        model_id (str): The model ID to use.
        body (str) : The request body to use.
    Returns:
        JSON: The response from the model.
    """

    logger.info("Generating text with Mistral AI model %s", model_id)

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

    response = bedrock.invoke_model(
        body=body,
        modelId=model_id
    )

    logger.info("Successfully generated text with Mistral AI model %s", model_id)

    return response


def main():
    """
    Entrypoint for Mistral AI example.
    """

    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format="%(levelname)s: %(message)s")

    try:
        model_id = 'mistral.mistral-7b-instruct-v0:2'

        prompt = """<s>[INST] In Bash, how do I list all text files in the current directory
          (excluding subdirectories) that have been modified in the last month? [/INST]"""

        body = json.dumps({
            "prompt": prompt,
            "max_tokens": 400,
            "temperature": 0.7,
            "top_p": 0.7,
            "top_k": 50
        })

        response = generate_text(model_id=model_id,
                                 body=body)

        response_body = json.loads(response.get('body').read())

        outputs = response_body.get('outputs')

        for index, output in enumerate(outputs):

            print(f"Output {index + 1}\n----------")
            print(f"Text:\n{output['text']}\n")
            print(f"Stop reason: {output['stop_reason']}\n")

    except ClientError as err:
        message = err.response["Error"]["Message"]
        logger.error("A client error occurred: %s", message)
        print("A client error occured: " +
              format(message))
    else:
        print(f"Finished generating text with Mistral AI model {model_id}.")


if __name__ == "__main__":
    main()