Escritor Palmyra X4 - Amazon Bedrock

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Escritor Palmyra X4

Writer Palmyra X4es un modelo con una ventana de contexto de hasta 128 000 fichas. Este modelo destaca en el procesamiento y la comprensión de tareas complejas, lo que lo hace ideal para la automatización del flujo de trabajo, las tareas de codificación y el análisis de datos.

  • Proveedor — Escritor

  • Categorías: generación de texto, generación de código, formato de texto enriquecido

  • Última versión: v1

  • Fecha de lanzamiento: 28 de abril de 2025

  • ID de modelo: writer.palmyra-x4-v1:0

  • Modalidad: texto

  • Número máximo de fichas: entrada: 122.880 fichas, salida: 8192 fichas

  • Idioma: inglés, español, francés, alemán, chino y muchos otros idiomas

  • Tipo de implementación: sin servidor

Campo del cuerpo de la solicitud de invocación de Palmyra X4

Cuando realices una InvokeModelWithResponseStreamllamada InvokeModelo realices una llamada con un modelo de Writer, rellena el body campo con un objeto JSON que se ajuste al siguiente. Introduce la petición en el campo text del objeto text_prompts.

{ "modelId": "writer.palmyra-x4-v1:0", "contentType": "application/json", "accept": "application/json", "body": "{\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":{\"text\":\"Explain quantum computing in simple terms\"}}]}" }

La siguiente tabla muestra los valores mínimo, máximo y predeterminado de los parámetros numéricos.

Parámetro Tipo Predeterminado/a Alcance/validación Descripción

Mensajes

array

Obligatorio

1-∞ artículos

Mensajes del historial de chat

temperature

float

1.0

0.0 ≤ x ≤ 2.0

Temperatura de muestreo

top_p

float

1.0

0.0 < valor ≤ 1.0

Umbral de muestreo del núcleo

max_tokens

int

16

1 ≤ x ≤ 8192

Número máximo de fichas que se pueden generar

min_tokens

int

0

0 ≤ x ≤ max_tokens

Número mínimo de fichas antes de parar

parar

array

[]

≤4 entradas

Detenga las secuencias

valor de inicialización

int

nulo

Cualquier número entero

Random seed (Origen aleatorio)

presence_penalty

float

0.0

-2,0 ≤ x ≤ 2,0

Nueva penalización por presencia de fichas

penalización de frecuencia

float

0.0

-2,0 ≤ x ≤ 2,0

Penalización por frecuencia simbólica

Campo corporal de respuesta a la invocación del Palmyra X4

La respuesta para JSON Writer Palmyra X4 usa el siguiente formato:

{ "id": "chatcmpl-a689a6e150b048ca8814890d3d904d41", "object": "chat.completion", "created": 1745854231, "model": "writer.palmyra-x4-v1:0", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "reasoning_content": null, "content": "Quantum computing harnesses quantum mechanics to process information in extraordinarily powerful ways. Unlike classical bits, which are 0 or 1, quantum bits (qubits) can exist in multiple states simultaneously through superposition. Qubits also entangle, allowing them to be interconnected in such a way that the state of one (whether it's 0 or 1) can depend on the state of another, no matter the distance between them. This combination of superposition and entanglement enables quantum computers to solve complex problems much faster than classical computers, particularly in areas like cryptography, optimization, and simulations of molecular structures. However, quantum computing is still in its early stages, facing challenges in stability and scalability.", "tool_calls": [] }, "logprobs": null, "finish_reason": "stop", "stop_reason": null } ], "usage": { "prompt_tokens": 43, "total_tokens": 186, "completion_tokens": 143, "prompt_tokens_details": null }, "prompt_logprobs": null }

Código de ejemplo del Writer Palmyra X4

Código de ejemplo paraWriter Palmyra X4:

import boto3 import json from botocore.exceptions import ClientError client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2") model_id = "writer.palmyra-x4-v1:0" # Format the request payload using the model's native structure. native_request = { "temperature": 1, "messages": [ { "role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms.", } ], } # Convert the native request to JSON. request = json.dumps(native_request) try: # Invoke the model with the request. response = client.invoke_model(modelId=model_id, body=request) except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1) # Decode the response body. model_response = json.loads(response["body"].read()) # Extract and print the response text. response_text = model_response["content"][0]["text"] print(response_text)