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を使用して Amazon Bedrock API リクエストの例を実行する AWS Command Line Interface

このセクションでは、 を使用して Amazon Bedrock の一般的なオペレーションを試 AWS Command Line Interface し、アクセス許可と認証が適切に設定されていることをテストする方法について説明します。次の例を実行する前に、次の前提条件が満たされていることを確認してください。

前提条件

適切なアクセス許可で設定したユーザーまたはロールを使用して、Amazon Bedrock のアクセス許可が正しく設定されていることを確認します。

Amazon Bedrock が提供する基盤モデルを一覧表示する

次の例では、 を使用して ListFoundationModels オペレーションを実行します AWS CLI。 は、リージョンの Amazon Bedrock で使用できる基盤モデル (FMs) をListFoundationModels一覧表示します。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1

コマンドが成功すると、レスポンスは Amazon Bedrock で使用できる基盤モデルのリストを返します。

InvokeModel を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する

次の例では、 を使用して InvokeModel オペレーションを実行します AWS CLI。 InvokeModelでは、モデルレスポンスを生成するプロンプトを送信できます。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

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

コマンドが成功すると、モデルによって生成された応答が invoke-model-output-text.txt ファイルに書き込まれます。テキストレスポンスは、付随する情報とともに、outputText フィールドに返されます。

Converse を使用してテキストプロンプトをモデルに送信し、テキストレスポンスを生成する

次の例では、 を使用して Converse オペレーションを実行します AWS CLI。 Converseでは、モデルレスポンスを生成するプロンプトを送信できます。サポートされている場合、InvokeModel で Converse オペレーションを使用することをお勧めします。これにより、Amazon Bedrock モデル間で推論リクエストを統合し、マルチターン対話の管理を簡素化できます。ターミナルで、以下のコマンドを実行します。

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}'

コマンドが成功すると、モデルによって生成されたレスポンスは、付随する情報とともに、text フィールドに返されます。