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# JupyterLab または Studio Classic で Jupyter AI を使用する
<a name="sagemaker-jupyterai-use"></a>

JupyterLab または Studio Classic で Jupyter AI を使用するには、チャット UI またはノートブックセルから言語モデルを呼び出します。そのために必要な手順について、以下のセクションで説明します。

## チャット UI から言語モデルを使用する
<a name="sagemaker-jupyterai-use-chatui"></a>

チャット UI のテキストボックスにメッセージを作成し、モデルの操作を開始します。メッセージ履歴をクリアするには、`/clear` コマンドを使用します。

**注記**  
メッセージ履歴をクリアしても、モデルプロバイダーとのチャットコンテキストは消去されません。

## ノートブックセルから言語モデルを使用する
<a name="sagemaker-jupyterai-use-magic-commands"></a>

`%%ai` および `%ai` コマンドを使用して言語モデルを呼び出す前に、次のコマンドを JupyterLab または Studio Classic ノートブックセルで実行して IPython 拡張機能を読み込みます。

```
%load_ext jupyter_ai_magics
```
+ **がホストするモデルの場合 AWS:**
  + SageMaker AI にデプロイされたモデルを呼び出すには、`sagemaker-endpoint:{{endpoint-name}}` の文字列を `%%ai` マジックコマンドに渡し、下の表にある必須パラメータを指定します。その後、後続の行にプロンプトを追加します。

    SageMaker AI または Amazon Bedrock がホストするモデルを呼び出す際の、必須およびオプションのパラメータは、以下の表のとおりです。<a name="sagemaker-jupyterai-jumpstart-inference-params"></a>    
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/sagemaker-jupyterai-use.html)

    次のコマンドは、SageMaker AI がホストする [Llama2-7b](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/doc_utils/pretrainedmodels.html) モデルを呼び出します。

    ```
    %%ai sagemaker-endpoint:jumpstart-dft-meta-textgeneration-llama-2-7b -q {"inputs":"<prompt>","parameters":{"max_new_tokens":64,"top_p":0.9,"temperature":0.6,"return_full_text":false}} -n us-east-2 -p [0].generation -m {"endpoint_kwargs":{"CustomAttributes":"accept_eula=true"}} -f text
    Translate English to French:
    sea otter => loutre de mer
    peppermint => menthe poivrée
    plush girafe => girafe peluche
    cheese =>
    ```

    次の例では、SageMaker AI がホストする Flan-t5-small モデルを呼び出します。

    ```
    %%ai sagemaker-endpoint:hf-text2text-flan-t5-small --request-schema={"inputs":"<prompt>","parameters":{"num_return_sequences":4}} --region-name=us-west-2 --response-path=[0]["generated_text"] -f text
    What is the atomic number of Hydrogen?
    ```
  + Amazon Bedrock にデプロイされたモデルを呼び出すには、文字列 `bedrock:{{model-name}}` を `%%ai` マジックコマンドに渡し、「[JumpStart または Amazon Bedrock によりホストされるモデルを呼び出すためのパラメータ](#sagemaker-jupyterai-jumpstart-inference-params)」のリストに記載されたオプションパラメーターを指定してから、後続の行にプロンプトを追加します。

    次の例は、Amazon Bedrock によりホストされる [AI21 Labs Jurassic-2 モデル](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-jurassic2.html)を呼び出します。

    ```
    %%ai bedrock:ai21.j2-mid-v1 -m {"model_kwargs":{"maxTokens":256}} -f code
    Write a function in python implementing a bubbble sort.
    ```
+ **サードパーティープロバイダーによりホストされるモデルの場合**

  サードパーティープロバイダーによりホストされるモデルを呼び出すには、文字列 `{{provider-id}}:{{model-name}}` を `%%ai` マジックコマンドに渡し、オプションで [`Output format`](#sagemaker-jupyterai-output-format-params) を指定してから、後続の行にプロンプトを追加します。各プロバイダーの情報 (ID など) を、Jupyter AI の[モデルプロバイダーの一覧](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#model-providers)で確認してください。

  次のコマンドは、色が白で枠線が黒の四角形の画像を含む HTML ファイルの出力を、Anthropic Claude モデルに要求しています。

  ```
  %%ai anthropic:claude-v1.2 -f html
  Create a square using SVG with a black border and white fill.
  ```