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Amazon SageMaker AI ノートブックを使用してサンプル Amazon Bedrock API リクエストを実行する

このセクションでは、Amazon SageMaker AI ノートブックを使用して、Amazon Bedrock の一般的なオペレーションをいくつか試し、Amazon Bedrock ロールのアクセス許可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

SageMaker AI ノートブックを開くと、以下の例を試すことができます。

Amazon Bedrock が提供する基盤モデルを一覧表示する

次の例では、Amazon Bedrock クライアントを使用して、ListFoundationModels オペレーションを実行します。ListFoundationModels は、該当リージョンの Amazon Bedrock で利用可能な基盤モデル (FM) を一覧表示します。次の SDK for Python スクリプトを実行して Amazon Bedrock クライアントを作成し、ListFoundationModels オペレーションをテストします。

"""
Lists the available Amazon Bedrock models in an &AWS-Region;.
"""
import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


def list_foundation_models(bedrock_client):
    """
    Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.

    :return: The list of available bedrock foundation models.
    """

    try:
        response = bedrock_client.list_foundation_models()
        models = response["modelSummaries"]
        logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
        return models

    except ClientError:
        logger.error("Couldn't list foundation models.")
        raise


def main():
    """Entry point for the example. Change aws_region to the &AWS-Region;
    that you want to use."""
   
    aws_region = "us-east-1"

    bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name=aws_region)
    
    fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
    for model in fm_models:
        print(f"Model: {model["modelName"]}")
        print(json.dumps(model, indent=2))
        print("---------------------------\n")
    
    logger.info("Done.")

if __name__ == "__main__":
    main()

スクリプトが成功すると、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。

テキストプロンプトをモデルに送信し、レスポンスを生成する

次の例では、Amazon Bedrock クライアントを使用して Converse オペレーションを実行します。Converse では、プロンプトを送信してモデルレスポンスを生成できます。次の SDK for Python スクリプトを実行して Amazon Bedrock のランタイムクライアントを作成し、Converse オペレーションをテストします。

# Use the Conversation API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express.

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

# Create an Amazon Bedrock Runtime client.
brt = boto3.client("bedrock-runtime")

# Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express.
model_id = "amazon.titan-text-express-v1"

# Start a conversation with the user message.
user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [{"text": user_message}],
    }
]

try:
    # Send the message to the model, using a basic inference configuration.
    response = brt.converse(
        modelId=model_id,
        messages=conversation,
        inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9},
    )

    # Extract and print the response text.
    response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
    print(response_text)

except (ClientError, Exception) as e:
    print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
    exit(1)

コマンドが成功すると、レスポンスは、プロンプトに応答してモデルによって生成されたテキストを返します。