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Modèles Cohere Command R et Command R+
Vous effectuez des demandes d’inférence aux modèles Cohere Command R et Cohere Command R+ avec InvokeModel ou InvokeModelWithResponseStream (streaming). Vous avez besoin de l’ID du modèle que vous voulez utiliser. Pour obtenir l’ID du modèle, consultez Modèles de fondation pris en charge dans Amazon Bedrock.
Astuce
Pour les applications conversationnelles, nous vous recommandons d’utiliser l’API Converse. L’API Converse fournit un ensemble unifié de paramètres qui fonctionnent sur tous les modèles prenant en charge les messages. Pour plus d’informations, consultez Mener une conversation avec les opérations d’API Converse.
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Demande et réponse
Exemple de code
Cet exemple montre comment appeler le modèle Cohere Command R.
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Shows how to use the Cohere Command R model. """ import json import logging import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) logging.basicConfig(level=logging.INFO) def generate_text(model_id, body): """ Generate text using a Cohere Command R model. Args: model_id (str): The model ID to use. body (str) : The reqest body to use. Returns: dict: The response from the model. """ logger.info("Generating text with Cohere model %s", model_id) bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime') response = bedrock.invoke_model( body=body, modelId=model_id ) logger.info( "Successfully generated text with Cohere Command R model %s", model_id) return response def main(): """ Entrypoint for Cohere example. """ logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") model_id = 'cohere.command-r-v1:0' chat_history = [ {"role": "USER", "message": "What is an interesting new role in AI if I don't have an ML background?"}, {"role": "CHATBOT", "message": "You could explore being a prompt engineer!"} ] message = "What are some skills I should have?" try: body = json.dumps({ "message": message, "chat_history": chat_history, "max_tokens": 2000, "temperature": 0.6, "p": 0.5, "k": 250 }) response = generate_text(model_id=model_id, body=body) response_body = json.loads(response.get('body').read()) response_chat_history = response_body.get('chat_history') print('Chat history\n------------') for response_message in response_chat_history: if 'message' in response_message: print(f"Role: {response_message['role']}") print(f"Message: {response_message['message']}\n") print("Generated text\n--------------") print(f"Stop reason: {response_body['finish_reason']}") print(f"Response text: \n{response_body['text']}") except ClientError as err: message = err.response["Error"]["Message"] logger.error("A client error occurred: %s", message) print("A client error occured: " + format(message)) else: print(f"Finished generating text with Cohere model {model_id}.") if __name__ == "__main__": main()
