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Ejecute solicitudes de API de Amazon Bedrock de ejemplo con AWS Command Line Interface
En esta sección, se explica cómo probar algunas operaciones habituales en Amazon Bedrock AWS Command Line Interface para comprobar que los permisos y la autenticación están configurados correctamente. Antes de ejecutar los siguientes ejemplos, debe comprobar que cumple los requisitos previos que se indican a continuación:
Requisitos previos
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Tiene un Cuenta de AWS usuario o rol con la autenticación configurada y los permisos necesarios para Amazon Bedrock. De lo contrario, siga estos pasos en Introducción a la API.
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Ha solicitado acceso al modelo Amazon Titan Text G1 - Express. De lo contrario, siga estos pasos en Solicitud de acceso a un modelo fundacional de Amazon Bedrock.
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Ha instalado y configurado la autenticación para. AWS CLI Para instalar el AWS CLI, siga los pasos que se indican en Instalar o actualizar a la última versión del AWS CLI. Compruebe que ha configurado sus credenciales para usar la CLI siguiendo los pasos que se indican enObtención de credenciales para conceder acceso programático.
Compruebe que sus permisos estén configurados correctamente para Amazon Bedrock, utilizando un usuario o rol que haya configurado con los permisos adecuados.
Temas
Enumeración de los modelos fundacionales que ofrece Amazon Bedrock
En el siguiente ejemplo, se ejecuta la ListFoundationModelsoperación mediante. AWS CLIListFoundationModelsmuestra los modelos de base (FMs) que están disponibles en Amazon Bedrock en su región. En un terminal, ejecute el siguiente comando:
aws bedrock list-foundation-models
Si el comando se ejecuta correctamente, la respuesta devuelve una lista de modelos fundacionales que están disponibles en Amazon Bedrock.
Envíe un mensaje de texto a una modelo y genere una respuesta de texto con InvokeModel
En el siguiente ejemplo, se ejecuta la InvokeModeloperación mediante AWS CLI. InvokeModelpermite enviar una solicitud para generar una respuesta modelo. En un terminal, ejecute el siguiente comando:
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
Si el comando se ejecuta correctamente, la respuesta generada por el modelo se escribe en el archivo invoke-model-output-text.txt. La respuesta de texto se devuelve en el campo outputText, junto con la información correspondiente.
Envío de una petición de texto a un modelo y generación de una respuesta de texto con Converse
En el siguiente ejemplo, se ejecuta la operación de conversión mediante. AWS CLIConversepermite enviar una solicitud para generar una respuesta modelo. Recomendamos utilizar la operación Converse en lugar de InvokeModel cuando sea compatible, ya que unifica la solicitud de inferencia en todos los modelos de Amazon Bedrock y simplifica la administración de las conversaciones en varios turnos. En un terminal, ejecute el siguiente comando:
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}'
Si el comando se ejecuta correctamente, la respuesta generada por el modelo se devuelve en el campo text, junto con la información correspondiente.
