Invoque modelos Mistral AI en Amazon Bedrock mediante la API Invoke Model con un flujo de respuesta - Amazon Bedrock

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Invoque modelos Mistral AI en Amazon Bedrock mediante la API Invoke Model con un flujo de respuesta

El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a los modelos de IA de Mistral, mediante la API Invoke Model, e imprimir el flujo de respuestas.

Python
SDK para Python (Boto3)
nota

Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

Usa la API Invoke Model para enviar un mensaje de texto e imprimir el flujo de respuestas.

# Use the native inference API to send a text message to Mistral AI # and print the response stream. import boto3 import json # Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region of your choice. client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") # Set the model ID, e.g., Mistral Large. model_id = "mistral.mistral-large-2402-v1:0" # Define the message to send. user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." # Embed the message in Mistral's prompt format. prompt = f"<s>[INST] {user_message} [/INST]" # Format the request payload using the model's native structure. native_request = { "prompt": prompt, "max_tokens": 512, "temperature": 0.5, } # Convert the native request to JSON. request = json.dumps(native_request) # Invoke the model with the request. streaming_response = client.invoke_model_with_response_stream( modelId=model_id, body=request ) # Extract and print the response text in real-time. for event in streaming_response["body"]: chunk = json.loads(event["chunk"]["bytes"]) if "outputs" in chunk: print(chunk["outputs"][0]["text"], end="")

Para obtener una lista completa de las guías para desarrolladores del AWS SDK y ejemplos de código, consulte. Uso de este servicio con un AWS SDK En este tema también se incluye información sobre cómo comenzar a utilizar el SDK y detalles sobre sus versiones anteriores.