使用 執行範例 Amazon Bedrock API請求 AWS Command Line Interface - Amazon Bedrock

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使用 執行範例 Amazon Bedrock API請求 AWS Command Line Interface

本節會引導您使用 來測試您的許可和身分驗證是否已正確設定 AWS CLI ,在 Amazon Bedrock 中嘗試一些常見的操作。在您執行下列範例之前,您應該檢查您是否符合下列先決條件:

先決條件

測試您的許可是否已針對 Amazon Bedrock 正確設定,並使用您透過適當許可設定的使用者或角色。

列出 Amazon Bedrock 必須提供的基礎模型

下列範例使用 Amazon Bedrock 端點執行 ListFoundationModels操作。 ListFoundationModels會列出您區域中 Amazon Bedrock 中可用的基礎模型 (FMs)。在終端機中,執行下列命令:

aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1

如果命令成功,回應會傳回 Amazon Bedrock 中可用的基礎模型清單。

將文字提示提交至模型,並使用 產生文字回應 InvokeModel

下列範例使用 Amazon Bedrock 執行期端點執行 InvokeModel操作。 InvokeModel可讓您提交提示以產生模型回應。在終端機中,執行下列命令:

aws bedrock-runtime invoke-model \ --model-id amazon.titan-text-express-v1 \ --body '{"inputText": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line.", "textGenerationConfig" : {"maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}}' \ --cli-binary-format raw-in-base64-out \ invoke-model-output-text.txt

如果命令成功,模型產生的回應會寫入 invoke-model-output-text.txt 檔案。文字回應會在 outputText 欄位中傳回,以及隨附的資訊。

將文字提示提交至模型,並使用 Converse 產生文字回應

下列範例使用 Amazon Bedrock 執行時間端點執行 Converse 操作。 Converse可讓您提交提示以產生模型回應。我們建議在支援InvokeModel時使用 Converse操作,因為它會統一跨 Amazon Bedrock 模型的推論請求,並簡化多轉對話的管理。在終端機中,執行下列命令:

aws bedrock-runtime converse \ --model-id amazon.titan-text-express-v1 \ --messages '[{"role": "user", "content": [{"text": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line."}]}]' \ --inference-config '{"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}'

如果命令成功,則 欄位中會傳回模型產生的回應text,以及隨附的資訊。