運行示例 Amazon 基岩API請求 AWS Command Line Interface

本節指導您嘗試使用 Amazon 基岩中的一些常見操作 AWS CLI 以測試您的權限和身份驗證是否設置正確。在執行下列範例之前，請先檢查您是否符合下列先決條件：

先決條件

• 你有一個 AWS 帳戶 並具有權限訪問具有 Amazon 基岩必要許可的角色。否則，請按照中的步驟操作我已經有一個 AWS 帳戶。

• 您已要求存取 Amazon Titan Text G1 - Express 模型。否則，請按照中的步驟操作請求存取 Amazon Bedrock 基礎模型。

• 您已收到IAM使用者的存取金鑰，並使用這些金鑰設定檔。否則，請按照適用於您的使用案例的步驟執行取得認證以授與使用者的程式設計存取權。

使用您建立的 Amazon 基岩角色測試您的許可和存取金鑰是否已正確設定 Amazon 基岩。這些範例假設您已使用存取金鑰設定預設設定檔。注意下列事項：

• 最低限度，您必須設定包含 AWS 存取金鑰 ID 和 AWS 秘密訪問密鑰。

• 如果您使用臨時憑據，則還必須包含 AWS 會話令牌。

列出 Amazon 基岩必須提供的基礎模型

下列範例會使用 Amazon 基岩端點執行ListFoundationModels作業。 ListFoundationModels列出您所在地區的 Amazon 基岩中可用的基礎模型 (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，則回應會傳回 Amazon 基岩中可用的基礎模型清單。

向模型提交文本提示並生成文本響應 InvokeModel

下列範例會使用 Amazon 基岩執行階段端點執行InvokeModel作業。 InvokeModel可讓您提交產生模型回應的提示。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

如果指令成功，則會將模型產生的回應寫入invoke-model-output-text.txt檔案中。文本響應與隨附的信息一起在字outputText段中返回。

向模型提交文本提示並使用 Converse 生成文本響應

下列範例會使用 Amazon 基岩執行階段端點來執行匡威作業。 Converse可讓您提交產生模型回應的提示。我們建議在受支援的情況下使用Converse操作，因為它可以統一跨 Amazon Bedrock 模型的推論請求，並簡化多InvokeModel回合對話的管理。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}'

如果指令成功，則會在text欄位中傳回模型產生的回應，並附帶資訊。