Parâmetros e inferência do Large (24.07) da Mistral AI - Amazon Bedrock

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Parâmetros e inferência do Large (24.07) da Mistral AI

A API de conclusão de chat da Mistral AI permite criar aplicações de conversação. Você também pode usar a API Converse do Amazon Bedrock com esse modelo. É possível usar ferramentas para fazer chamadas de função.

dica

É possível usar a API de conclusão de chat da Mistral AI com as operações de inferência de base (InvokeModel ou InvokeModelWithResponseStream). No entanto, é recomendável usar a API Converse para implementar mensagens em sua aplicação. A API Converse oferece um conjunto unificado de parâmetros que funcionam em todos os modelos que permitem mensagens. Para obter mais informações, consulte Realizar uma conversa com as operações de API Converse.

Os modelos da Mistral AI estão disponíveis sob a licença do Apache 2.0. Para obter mais informações sobre o uso dos modelos da Mistral AI, consulte a documentação da Mistral AI.

Modelos compatíveis

É possível usar os modelos da Mistral AI a seguir com os exemplos de código nesta página.

  • Mistral Large 2 (24.07)

É necessário o ID do modelo que deseja usar. Para obter o ID do modelo, consulte Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock.

Exemplos de solicitação e resposta

Request

Exemplo de modelo de invocação do Large (24.07) da Mistral AI.

import boto3 import json bedrock = session.client('bedrock-runtime', 'us-west-2') response = bedrock.invoke_model( modelId='mistral.mistral-large-2407-v1:0', body=json.dumps({ 'messages': [ { 'role': 'user', 'content': 'which llm are you?' } ], }) ) print(json.dumps(json.loads(response['body']), indent=4))
Converse

Exemplo de conversão do Large (24.07) da Mistral AI.

import boto3 import json bedrock = session.client('bedrock-runtime', 'us-west-2') response = bedrock.converse( modelId='mistral.mistral-large-2407-v1:0', messages=[ { 'role': 'user', 'content': [ { 'text': 'which llm are you?' } ] } ] ) print(json.dumps(json.loads(response['body']), indent=4))
invoke_model_with_response_stream

Exemplo de invoke_model_with_response_stream do Large (24.07) da Mistral AI.

import boto3 import json bedrock = session.client('bedrock-runtime', 'us-west-2') response = bedrock.invoke_model_with_response_stream( "body": json.dumps({ "messages": [{"role": "user", "content": "What is the best French cheese?"}], }), "modelId":"mistral.mistral-large-2407-v1:0" ) stream = response.get('body') if stream: for event in stream: chunk=event.get('chunk') if chunk: chunk_obj=json.loads(chunk.get('bytes').decode()) print(chunk_obj)
converse_stream

Exemplo de converse_stream example do Large (24.07) da Mistral AI.

import boto3 import json bedrock = session.client('bedrock-runtime', 'us-west-2') mistral_params = { "messages": [{ "role": "user","content": [{"text": "What is the best French cheese? "}] }], "modelId":"mistral.mistral-large-2407-v1:0", } response = bedrock.converse_stream(**mistral_params) stream = response.get('stream') if stream: for event in stream: if 'messageStart' in event: print(f"\nRole: {event['messageStart']['role']}") if 'contentBlockDelta' in event: print(event['contentBlockDelta']['delta']['text'], end="") if 'messageStop' in event: print(f"\nStop reason: {event['messageStop']['stopReason']}") if 'metadata' in event: metadata = event['metadata'] if 'usage' in metadata: print("\nToken usage ... ") print(f"Input tokens: {metadata['usage']['inputTokens']}") print( f":Output tokens: {metadata['usage']['outputTokens']}") print(f":Total tokens: {metadata['usage']['totalTokens']}") if 'metrics' in event['metadata']: print( f"Latency: {metadata['metrics']['latencyMs']} milliseconds")
JSON Output

Exemplo de saída JSON do Large (24.07) da Mistral AI.

import boto3 import json bedrock = session.client('bedrock-runtime', 'us-west-2') mistral_params = { "body": json.dumps({ "messages": [{"role": "user", "content": "What is the best French meal? Return the name and the ingredients in short JSON object."}] }), "modelId":"mistral.mistral-large-2407-v1:0", } response = bedrock.invoke_model(**mistral_params) body = response.get('body').read().decode('utf-8') print(json.loads(body))
Tooling

Exemplo de ferramentas do Large (24.07) da Mistral AI.

data = { 'transaction_id': ['T1001', 'T1002', 'T1003', 'T1004', 'T1005'], 'customer_id': ['C001', 'C002', 'C003', 'C002', 'C001'], 'payment_amount': [125.50, 89.99, 120.00, 54.30, 210.20], 'payment_date': ['2021-10-05', '2021-10-06', '2021-10-07', '2021-10-05', '2021-10-08'], 'payment_status': ['Paid', 'Unpaid', 'Paid', 'Paid', 'Pending'] } # Create DataFrame df = pd.DataFrame(data) def retrieve_payment_status(df: data, transaction_id: str) -> str: if transaction_id in df.transaction_id.values: return json.dumps({'status': df[df.transaction_id == transaction_id].payment_status.item()}) return json.dumps({'error': 'transaction id not found.'}) def retrieve_payment_date(df: data, transaction_id: str) -> str: if transaction_id in df.transaction_id.values: return json.dumps({'date': df[df.transaction_id == transaction_id].payment_date.item()}) return json.dumps({'error': 'transaction id not found.'}) tools = [ { "type": "function", "function": { "name": "retrieve_payment_status", "description": "Get payment status of a transaction", "parameters": { "type": "object", "properties": { "transaction_id": { "type": "string", "description": "The transaction id.", } }, "required": ["transaction_id"], }, }, }, { "type": "function", "function": { "name": "retrieve_payment_date", "description": "Get payment date of a transaction", "parameters": { "type": "object", "properties": { "transaction_id": { "type": "string", "description": "The transaction id.", } }, "required": ["transaction_id"], }, }, } ] names_to_functions = { 'retrieve_payment_status': functools.partial(retrieve_payment_status, df=df), 'retrieve_payment_date': functools.partial(retrieve_payment_date, df=df) } test_tool_input = "What's the status of my transaction T1001?" message = [{"role": "user", "content": test_tool_input}] def invoke_bedrock_mistral_tool(): mistral_params = { "body": json.dumps({ "messages": message, "tools": tools }), "modelId":"mistral.mistral-large-2407-v1:0", } response = bedrock.invoke_model(**mistral_params) body = response.get('body').read().decode('utf-8') body = json.loads(body) choices = body.get("choices") message.append(choices[0].get("message")) tool_call = choices[0].get("message").get("tool_calls")[0] function_name = tool_call.get("function").get("name") function_params = json.loads(tool_call.get("function").get("arguments")) print("\nfunction_name: ", function_name, "\nfunction_params: ", function_params) function_result = names_to_functions[function_name](**function_params) message.append({"role": "tool", "content": function_result, "tool_call_id":tool_call.get("id")}) new_mistral_params = { "body": json.dumps({ "messages": message, "tools": tools }), "modelId":"mistral.mistral-large-2407-v1:0", } response = bedrock.invoke_model(**new_mistral_params) body = response.get('body').read().decode('utf-8') body = json.loads(body) print(body) invoke_bedrock_mistral_tool()