Exemples Amazon Bedrock Runtime avec le kit SDK pour PHP - Exemples de code de kit AWS SDK

D’autres exemples de kits AWS SDK sont disponibles dans le référentiel GitHub AWS Doc SDK Examples.

Exemples Amazon Bedrock Runtime avec le kit SDK pour PHP

Les exemples de code suivants montrent comment réaliser des actions et mettre en œuvre des scénarios courants en utilisant le kit AWS SDK pour PHP avec Amazon Bedrock Runtime.

Les Scénarios sont des exemples de code qui vous montrent comment accomplir des tâches spécifiques en appelant plusieurs fonctions au sein d’un même service ou combinés à d’autres Services AWS.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la configuration et l’exécution du code en contexte.

Scénarios

L’exemple de code suivant montre comment préparer et envoyer une invite à différents grands modèles de langage (LLM) sur Amazon Bedrock

Kit SDK pour PHP
Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Invoquez plusieurs LLM sur Amazon Bedrock.

namespace BedrockRuntime; class GettingStartedWithBedrockRuntime { protected BedrockRuntimeService $bedrockRuntimeService; public function runExample() { echo "\n"; echo "---------------------------------------------------------------------\n"; echo "Welcome to the Amazon Bedrock Runtime getting started demo using PHP!\n"; echo "---------------------------------------------------------------------\n"; $bedrockRuntimeService = new BedrockRuntimeService(); $prompt = 'In one paragraph, who are you?'; echo "\nPrompt: " . $prompt; echo "\n\nAnthropic Claude:\n"; echo $bedrockRuntimeService->invokeClaude($prompt); echo "\n---------------------------------------------------------------------\n"; $image_prompt = 'stylized picture of a cute old steampunk robot'; echo "\nImage prompt: " . $image_prompt; echo "\n\nStability.ai Stable Diffusion XL:\n"; $diffusionSeed = rand(0, 4294967295); $style_preset = 'photographic'; $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeStableDiffusion($image_prompt, $diffusionSeed, $style_preset); $image_path = $this->saveImage($base64, 'stability.stable-diffusion-xl'); echo "The generated image has been saved to $image_path"; echo "\n\nAmazon Titan Image Generation:\n"; $titanSeed = rand(0, 2147483647); $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeTitanImage($image_prompt, $titanSeed); $image_path = $this->saveImage($base64, 'amazon.titan-image-generator-v1'); echo "The generated image has been saved to $image_path"; } private function saveImage($base64_image_data, $model_id): string { $output_dir = "output"; if (!file_exists($output_dir)) { mkdir($output_dir); } $i = 1; while (file_exists("$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png")) { $i++; } $image_data = base64_decode($base64_image_data); $file_path = "$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png"; $file = fopen($file_path, 'wb'); fwrite($file, $image_data); fclose($file); return $file_path; } }

Amazon Nova

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock.

Kit SDK pour PHP
Note

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Envoyez un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock.

// Use the Conversation API to send a text message to Amazon Nova. use Aws\BedrockRuntime\BedrockRuntimeClient; use Aws\Exception\AwsException; use RuntimeException; class Converse { public function converse(): string { // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. $client = new BedrockRuntimeClient([ 'region' => 'us-east-1', 'profile' => 'default' ]); // Set the model ID, e.g., Amazon Nova Lite. $modelId = 'amazon.nova-lite-v1:0'; // Start a conversation with the user message. $userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; $conversation = [ [ "role" => "user", "content" => [["text" => $userMessage]] ] ]; try { // Send the message to the model, using a basic inference configuration. $response = $client->converse([ 'modelId' => $modelId, 'messages' => $conversation, 'inferenceConfig' => [ 'maxTokens' => 512, 'temperature' => 0.5 ] ]); // Extract and return the response text. $responseText = $response['output']['message']['content'][0]['text']; return $responseText; } catch (AwsException $e) { echo "ERROR: Can't invoke {$modelId}. Reason: {$e->getAwsErrorMessage()}"; throw new RuntimeException("Failed to invoke model: " . $e->getAwsErrorMessage(), 0, $e); } } } $demo = new Converse(); echo $demo->converse();
  • Pour plus de détails sur l’API, consultez Converse dans la Référence des API du kit AWS SDK pour PHP.

Amazon Titan Image Generator

L’exemple de code suivant montre comment invoquer Amazon Titan Image sur Amazon Bedrock pour générer une image.

Kit SDK pour PHP
Note

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Créez une image avec le générateur d’images Amazon Titan.

public function invokeTitanImage(string $prompt, int $seed) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and default values for Titan Image models refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-image.html $base64_image_data = ""; try { $modelId = 'amazon.titan-image-generator-v1'; $request = json_encode([ 'taskType' => 'TEXT_IMAGE', 'textToImageParams' => [ 'text' => $prompt ], 'imageGenerationConfig' => [ 'numberOfImages' => 1, 'quality' => 'standard', 'cfgScale' => 8.0, 'height' => 512, 'width' => 512, 'seed' => $seed ] ]); $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => $request, 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $base64_image_data = $response_body->images[0]; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $base64_image_data; }
  • Pour plus de détails sur l’API, consultez InvokeModel dans la Référence des API du kit AWS SDK pour PHP.

Anthropic Claude

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Anthropic Claude à l’aide de l’API Invoke Model.

Kit SDK pour PHP
Note

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Invoquez le modèle de fondation Anthropic Claude 2 pour générer du texte.

public function invokeClaude($prompt) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and default values for Anthropic Claude, refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html $completion = ""; try { $modelId = 'anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0'; // Claude requires you to enclose the prompt as follows: $body = [ 'anthropic_version' => 'bedrock-2023-05-31', 'max_tokens' => 512, 'temperature' => 0.5, 'messages' => [[ 'role' => 'user', 'content' => $prompt ]] ]; $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => json_encode($body), 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $completion = $response_body->content[0]->text; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $completion; }
  • Pour plus de détails sur l’API, consultez InvokeModel dans la Référence des API du kit AWS SDK pour PHP.

Stable Diffusion

L’exemple de code suivant montre comment invoquer Stability.ai Stable Diffusion XL sur Amazon Bedrock pour générer une image.

Kit SDK pour PHP
Note

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Créez une image avec Stable Diffusion.

public function invokeStableDiffusion(string $prompt, int $seed, string $style_preset) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and available style_presets of Stable Diffusion models refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-stability-diffusion.html $base64_image_data = ""; try { $modelId = 'stability.stable-diffusion-xl-v1'; $body = [ 'text_prompts' => [ ['text' => $prompt] ], 'seed' => $seed, 'cfg_scale' => 10, 'steps' => 30 ]; if ($style_preset) { $body['style_preset'] = $style_preset; } $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => json_encode($body), 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $base64_image_data = $response_body->artifacts[0]->base64; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $base64_image_data; }
  • Pour plus de détails sur l’API, consultez InvokeModel dans la Référence des API du kit AWS SDK pour PHP.