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Führen Sie beispielhafte Amazon Bedrock API-Anfragen mit dem AWS Command Line Interface
Dieser Abschnitt führt Sie durch das Ausprobieren einiger gängiger Vorgänge in Amazon Bedrock mit dem, AWS Command Line Interface um zu testen, ob Ihre Berechtigungen und Authentifizierung ordnungsgemäß eingerichtet sind. Bevor Sie die folgenden Beispiele ausführen, sollten Sie überprüfen, ob Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:
Voraussetzungen
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Sie haben einen AWS-Konto und einen Benutzer oder eine Rolle mit eingerichteter Authentifizierung und den erforderlichen Berechtigungen für Amazon Bedrock. Folgen Sie andernfalls den Schritten unterErste Schritte mit der -API.
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Sie haben Zugriff auf das Amazon Titan Text G1 - Express Modell angefordert. Andernfalls folgen Sie den Schritten unterZugriff auf ein Amazon Bedrock Foundation-Modell anfordern.
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Sie haben die Authentifizierung für installiert und eingerichtet AWS CLI. Um das zu installieren AWS CLI, folgen Sie den Schritten unter Installieren oder Aktualisieren Sie auf die neueste Version von AWS CLI. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Anmeldeinformationen für die Verwendung der CLI eingerichtet haben, indem Sie die Schritte unter ausführenBesorgen Sie sich Anmeldeinformationen, um programmatischen Zugriff zu gewähren.
Testen Sie, ob Ihre Berechtigungen für Amazon Bedrock ordnungsgemäß eingerichtet sind, indem Sie einen Benutzer oder eine Rolle verwenden, die Sie mit den richtigen Berechtigungen eingerichtet haben.
Themen
Listen Sie die Fundamentmodelle auf, die Amazon Bedrock zu bieten hat
Im folgenden Beispiel wird der ListFoundationModelsVorgang mit dem AWS CLI ausgeführt. ListFoundationModelslistet die Foundation-Modelle (FMs) auf, die in Amazon Bedrock in Ihrer Region verfügbar sind. Führen Sie in einem Terminal den folgenden Befehl aus:
aws bedrock list-foundation-models
Wenn der Befehl erfolgreich ist, gibt die Antwort eine Liste der Foundation-Modelle zurück, die in Amazon Bedrock verfügbar sind.
Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie eine Textantwort mit InvokeModel
Im folgenden Beispiel wird der InvokeModelVorgang mit dem ausgeführt AWS CLI. InvokeModelermöglicht es Ihnen, eine Aufforderung zur Generierung einer Modellantwort einzureichen. Führen Sie in einem Terminal den folgenden Befehl aus:
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
Wenn der Befehl erfolgreich ist, wird die vom Modell generierte Antwort in die invoke-model-output-text.txt Datei geschrieben. Die Textantwort wird zusammen mit den zugehörigen Informationen in das outputText Feld zurückgegeben.
Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie mit Converse eine Textantwort
Im folgenden Beispiel wird die Converse-Operation mit dem ausgeführt. AWS CLIConverseermöglicht es Ihnen, eine Aufforderung zur Generierung einer Modellantwort einzureichen. Wir empfehlen, Converse Operation Over zu verwenden, InvokeModel sofern dies unterstützt wird, da es die Inferenzanforderung für alle Amazon Bedrock-Modelle vereinheitlicht und die Verwaltung von Multi-Turn-Konversationen vereinfacht. Führen Sie in einem Terminal den folgenden Befehl aus:
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}'
Wenn der Befehl erfolgreich ist, wird die vom Modell generierte Antwort zusammen mit den zugehörigen Informationen in das text Feld zurückgegeben.
