Verwenden der Invoke-API - Amazon Nova

Verwenden der Invoke-API

Eine weitere Methode zum Aufrufen der Amazon-Nova-Verständnismodelle (Amazon Nova Micro, Lite, Pro und Premier) ist die Invoke-API. Die Invoke-API für Amazon-Nova-Modelle wurde so konzipiert, dass sie mit der Converse-API kompatibel ist, sodass dieselbe Vereinheitlichung erweitert werden kann, um Benutzer zu unterstützen, welche die Invoke-API verwenden (mit Ausnahme der Dokumentenverständnisfunktion, die spezifisch für die Converse-API ist). Die zuvor besprochenen Komponenten werden unter Beibehaltung eines einheitlichen Schemas über alle Modellanbieter hinweg verwendet. Die Invoke-API unterstützt die folgenden Modell-Features:

  • InvokeModel: Einfache Multi-Turn-Konversationen mit gepufferten (im Gegensatz zu gestreamten) Antworten werden unterstützt

  • InvokeModel mit Antwort-Stream: Multi-Turn-Konversationen mit einer gestreamten Antwort für eine inkrementellere Generierung und eine interaktivere Atmosphäre

  • System-Prompts: Systemanweisungen wie Personas oder Antwortrichtlinien

  • Vision: Bild- und Videoeingänge

  • Verwendung des Tools: Funktionsaufruf zur Auswahl verschiedener externer Tools

  • Verwendung von Streaming-Tools: Kombination von Tool-Nutzung und Echtzeit-Generierungs-Streaming

  • Integritätsschutz: verhindern unangemessene oder schädliche Inhalte

Wichtig

Der Timeout-Zeitraum für Inferenzaufrufe an Amazon Nova beträgt 60 Minuten. Standardmäßig wird bei AWS-SDK-Clients die Zeitüberschreitung nach 1 Minute erreicht. Wir empfehlen, dass Sie das Lese-Timeout Ihres AWS-SDK-Clients auf mindestens 60 Minuten erhöhen. Ändern Sie beispielsweise im SDK von AWS Python Botocore den Wert des Felds read_timeout in botocore.config auf mindestens 3 600.

client = boto3.client(
    "bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1",
    config=Config(
        connect_timeout=3600,  # 60 minutes
        read_timeout=3600,     # 60 minutes
        retries={'max_attempts': 1}
    )
)

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Invoke-Streaming-API mit boto3, dem AWS-SDK für Python mit Amazon Nova Lite:

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import boto3
import json
from datetime import datetime

# Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region of your choice.
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

LITE_MODEL_ID = "us.amazon.nova-lite-v1:0"

# Define your system prompt(s).
system_list = [
            {
                "text": "Act as a creative writing assistant. When the user provides you with a topic, write a short story about that topic."
            }
]

# Define one or more messages using the "user" and "assistant" roles.
message_list = [{"role": "user", "content": [{"text": "A camping trip"}]}]

# Configure the inference parameters.
inf_params = {"maxTokens": 500, "topP": 0.9, "topK": 20, "temperature": 0.7}

request_body = {
    "schemaVersion": "messages-v1",
    "messages": message_list,
    "system": system_list,
    "inferenceConfig": inf_params,
}

start_time = datetime.now()

# Invoke the model with the response stream
response = client.invoke_model_with_response_stream(
    modelId=LITE_MODEL_ID, body=json.dumps(request_body)
)

request_id = response.get("ResponseMetadata").get("RequestId")
print(f"Request ID: {request_id}")
print("Awaiting first token...")

chunk_count = 0
time_to_first_token = None

# Process the response stream
stream = response.get("body")
if stream:
    for event in stream:
        chunk = event.get("chunk")
        if chunk:
            # Print the response chunk
            chunk_json = json.loads(chunk.get("bytes").decode())
            # Pretty print JSON
            # print(json.dumps(chunk_json, indent=2, ensure_ascii=False))
            content_block_delta = chunk_json.get("contentBlockDelta")
            if content_block_delta:
                if time_to_first_token is None:
                    time_to_first_token = datetime.now() - start_time
                    print(f"Time to first token: {time_to_first_token}")

                chunk_count += 1
                current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f")
                # print(f"{current_time} - ", end="")
                print(content_block_delta.get("delta").get("text"), end="")
    print(f"Total chunks: {chunk_count}")
else:
    print("No response stream received.")

Weitere Informationen zu den Invoke-API-Operationen, einschließlich der Syntax für Anfragen und Antworten, finden Sie unter InvokeModelWithResponseStream in der Amazon Bedrock API-Dokumentation.