チャットのプレイグラウンドテキストのプレイグラウンドイメージのプレイグラウンドプレイグラウンドを使用する

プレイグラウンド

重要

基盤モデルを使用する前に、そのモデルへのアクセスをリクエストする必要があります。モデルへのアクセスをリクエストしていないのに、(API またはコンソール内で) モデルを使用しようとすると、エラーメッセージが表示されます。詳細については、「モデルアクセス」を参照してください。

Amazon Bedrock プレイグラウンドは、推論をアプリケーションで使用することを決定する前に、さまざまなモデルやさまざまな設定で推論を実行してみるためのコンソール環境を提供します。コンソールで、左側のナビゲーションペインで [プレイグラウンド] を選択します。また、プレイグラウンドに直接移動するには、モデルの詳細ページまたは例ページでモデルを選択します。

プレイグラウンドには、テキストモデル、チャットモデル、画像モデル用があります。

各プレイグラウンドでは、プロンプトを入力したり、推論パラメータを試したりできます。プロンプトは通常、モデルのシナリオ、質問、またはタスクをセットアップする 1 つ以上のテキスト文です。プロンプトの作成の詳細については、「プロンプトエンジニアリングガイドライン」を参照してください。

推論パラメータは、生成テキストのランダム性など、モデルが生成するレスポンスに影響します。プレイグラウンドにモデルを読み込むと、そのプレイグラウンドはモデルをデフォルトの推論設定で構成します。モデルを試しながら設定を変更したりリセットできます。各モデルには、独自の推論パラメータのセットがあります。詳細については、「基盤モデルの推論パラメータ」を参照してください。

などのモデルでサポートされている場合はAnthropicClaude 3 Sonnet、システムプロンプトを指定できます。システムプロンプトは、実行すべきタスクや会話中に採用すべきペルソナに関する指示やコンテキストをモデルに提供するプロンプトの一種です。たとえば、応答でコードを生成するようにモデルに指示するシステムプロンプトを指定したり、応答を生成する際に学校の教師のペルソナを採用するようにモデルに要求したりできます。

レスポンスを送信すると、モデルは生成された出力で応答します。

チャットモデルまたはテキストモデルがストリーミングをサポートしている場合、デフォルトではモデルからレスポンスをストリーミングします。必要に応じてストリーミングをオフにできます。

チャットのプレイグラウンド

チャットプレイグラウンドでは、Amazon Bedrock が提供するチャットモデルを試すことができます。モデルにプロンプトを送信すると、チャットの Playground にモデルからの応答がモデルメトリクスとともに表示されます。設定を変更してモデルを試してみることもできます。

設定変更

実行できる構成の変更はモデルによって異なりますが、通常は Temperature や Top K などの推論パラメーターの変更が含まれます。 詳細については、を参照してください。推論パラメータ特定のモデルの推論パラメータを確認するには、を参照してください基盤モデルの推論パラメータ。

1 つ以上の停止シーケンスを設定できます。停止シーケンスがモデルによって生成された場合は、それ以上出力の生成を停止しなければならないことを知らせるものです。

モデルメトリクス

チャットプレイグラウンドは、処理するプロンプトに対して以下のメトリクスを作成します。

[レイテンシー] — モデルがシーケンス内の各トークン (単語) を生成するのにかかる時間。
[入力トークン数] — 推論中に入力としてモデルに入力されるトークンの数。
[出力トークン数] — プロンプトに応答して生成されたトークンの数。レスポンスが長く、会話が多いほど、必要なトークンは多くなります。
[コスト] — 入力トークンの処理と出力トークンの生成にかかるコスト。

また、モデルレスポンスに一致させたい条件を定義することもできます。

モデルの比較をオンにすると、1 つのプロンプトのチャットレスポンスを、最大 3 つのモデルからのレスポンスと比較できます。これにより、モデルを切り替えなくても、各モデルのパフォーマンスを比較して把握できます。詳細については、「プレイグラウンドを使用する」を参照してください。

テキストのプレイグラウンド

テキストプレイグラウンドでは、Amazon Bedrock が提供するテキストモデルを試すことができます。モデルにテキストを送信すると、テキストプレイグラウンドにはモデルがプロンプトから生成したテキストが表示されます。

イメージのプレイグラウンド

イメージプレイグラウンドでは、Amazon Bedrock が提供するイメージモデルを試すことができます。モデルにテキストプロンプトを送信すると、そのプロンプト用にモデルが生成したイメージがイメージプレイグラウンドに表示されます。

推論パラメータの設定に加えて、追加の設定変更を行うことができます (モデルによって異なります)。

モード — モデルは新しいイメージを生成 (生成) するか、[参照イメージ] に入力したイメージを編集 (編集) します。参照画像を編集する場合、モデルに編集させたい画像の領域をカバーするセグメンテーションマスクが必要です。イメージプレイグラウンドを使用して参照イメージ上に長方形を描画し、セグメンテーションマスクを作成します。または、マスクプロンプト (Amazon Titan Image Generator G1 Generator G1 イメージのみ) を指定してセグメンテーションマスクを作成することもできます。
マスクプロンプト — Amazon Titan Image Generator G1 モデルで画像を編集する場合、マスクプロンプトを使用して、セグメンテーションマスクでカバーするオブジェクトを指定できます。たとえば、マスクプロンプト sky を指定して、画像内の空を覆うセグメンテーションマスクを作成できます。次に「雨の日の画像」というプロンプトを実行すると、画像内の空が雨のように見えます。
[負のプロンプト] — 漫画や暴力など、モデルに生成させたくないアイテムやコンセプト。
[参照画像] — レスポンスを生成する画像、またはモデルに編集させたい画像。
[レスポンス画像] — 品質、向き、サイズ、生成する画像の数など、生成された画像の出力設定。
[高度な設定] — モデルに渡す推論パラメータ。