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# 使用以下命令运行 Amazon Bedrock API 请求示例 AWS Command Line Interface
<a name="getting-started-api-ex-cli"></a>

本节将指导您使用在 Amazon Bedrock 中尝试一些常见的操作， AWS Command Line Interface 以测试您的权限和身份验证设置是否正确。在运行以下示例之前，应检查您是否满足了以下先决条件：

**先决条件**
+ 您的用户或角色已设置身份验证 AWS 账户 并拥有 Amazon Bedrock 的必要权限。否则，请按照[开始使用 API](getting-started-api.md)中的步骤操作。
+ 您已安装 AWS CLI并设置了身份验证。要安装 AWS CLI，请按照[安装或更新到最新版本中的步骤进行](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)操作 AWS CLI。按照[获取凭证来授予编程访问权限](getting-started-api.md#gs-grant-program-access)中的步骤，验证是否已设置凭证来使用 CLI。

使用您已设置适当权限的用户或角色，测试是否已针对 Amazon Bedrock 设置了正确的权限。

**Topics**
+ [列出 Amazon Bedrock 必须提供的基础模型](#getting-started-api-ex-cli-listfm)
+ [向模型提交文本提示并使用以下命令生成文本回复 InvokeModel](#getting-started-api-ex-cli-invoke-text)
+ [向模型提交文本提示并使用 Converse 生成文本响应](#getting-started-api-ex-cli-converse)

## 列出 Amazon Bedrock 必须提供的基础模型
<a name="getting-started-api-ex-cli-listfm"></a>

以下示例使用[ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)运行操作 AWS CLI。 `ListFoundationModels`列出了您所在地区的 Amazon Bedrock 中可用的基础模型 (FMs)。在终端，运行以下命令：

```
aws bedrock list-foundation-models
```

如果此命令成功，响应会返回一个包含 Amazon Bedrock 中可用基础模型的列表。

## 向模型提交文本提示并使用以下命令生成文本回复 InvokeModel
<a name="getting-started-api-ex-cli-invoke-text"></a>

以下示例使用[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)运行操作 AWS CLI。 `InvokeModel`允许您提交提示以生成模型响应。在终端，运行以下命令：

```
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
```

如果此命令成功，模型生成的响应会写入 `invoke-model-output-text.txt` 文件。`outputText` 字段会返回文本响应和随附信息。

## 向模型提交文本提示并使用 Converse 生成文本响应
<a name="getting-started-api-ex-cli-converse"></a>

以下示例使用运行[匡威](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)操作。 AWS CLI`Converse`允许您提交提示以生成模型响应。我们建议在支持时用 `Converse` 来代替 `InvokeModel` 操作，因为前者可以统一各个 Amazon Bedrock 模型的推理请求并简化多轮对话的管理。在终端，运行以下命令：

```
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}'
```

如果此命令成功，则 `text` 字段会返回模型生成的响应和随附信息。