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Ejemplos de Amazon Bedrock Runtime que utilizan AWS SDK for .NET
Los siguientes ejemplos de código muestran cómo realizar acciones e implementar escenarios comunes mediante Amazon Bedrock Runtime. AWS SDK for .NET
Los escenarios son ejemplos de código que muestran cómo llevar a cabo una tarea específica a través de llamadas a varias funciones dentro del servicio o combinado con otros Servicios de AWS.
En cada ejemplo se incluye un enlace al código de origen completo, con instrucciones de configuración y ejecución del código en el contexto.
Temas
Escenarios
En el siguiente ejemplo de código se muestra cómo crear sitios de pruebas que interactúan con modelos fundacionales de Amazon Bedrock a través de diferentes modalidades.
- AWS SDK for .NET
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El sitio de pruebas del modelo fundacional (FM) .NET es una aplicación de ejemplo de .NET MAUI Blazor que muestra cómo utilizar Amazon Bedrock desde código C#. En este ejemplo se muestra cómo los desarrolladores de .NET y C# pueden utilizar Amazon Bedrock para crear aplicaciones habilitadas para IA generativa. Puede probar los modelos fundacionales de Amazon Bedrock e interactuar con ellos mediante los cuatro sitios de pruebas siguientes:
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Un sitio de pruebas de texto.
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Un sitio de pruebas de chat.
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Un sitio de pruebas de voz.
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Un sitio de pruebas de imágenes.
En el ejemplo también se enumeran y muestran los modelos fundacionales a los que tiene acceso y sus características. Para obtener el código fuente y las instrucciones de implementación, consulte el proyecto en GitHub
. Servicios utilizados en este ejemplo
Amazon Bedrock Runtime
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AI21 Laboratorios: Jurassic-2
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a AI21 Labs Jurassic-2 mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Envía un mensaje de texto a AI21 Labs Jurassic-2 mediante la API Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to AI21 Labs Jurassic-2. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Jurassic-2 Mid. var modelId = "ai21.j2-mid-v1"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a AI21 Labs Jurassic-2 mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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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
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to AI21 Labs Jurassic-2. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Jurassic-2 Mid. var modelId = "ai21.j2-mid-v1"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = userMessage, maxTokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["completions"]?[0]?["data"]?["text"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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Amazon Titan Text
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Amazon Titan Text mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Amazon Titan Text con la API de Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to Amazon Titan Text. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Amazon Titan Text mediante la API Converse de Bedrock y cómo procesar el flujo de respuestas en tiempo real.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Amazon Titan Text con la API de Converse de Bedrock y procese el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the Converse API to send a text message to Amazon Titan Text // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta ConverseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Amazon Titan Text mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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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
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { inputText = userMessage, textGenerationConfig = new { maxTokenCount = 512, temperature = 0.5 } }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["results"]?[0]?["outputText"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a los modelos de Amazon Titan Text, mediante la API Invoke Model, e imprimir el flujo de respuesta.
- AWS SDK for .NET
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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
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Titan Text Premier. var modelId = "amazon.titan-text-premier-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { inputText = userMessage, textGenerationConfig = new { maxTokenCount = 512, temperature = 0.5 } }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["outputText"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModelWithResponseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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Anthropic Claude
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Anthropic Claude mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Anthropic Claude mediante la API de Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to Anthropic Claude. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
-
Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
-
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Anthropic Claude mediante la API Converse de Bedrock y procesar el flujo de respuestas en tiempo real.
- AWS SDK for .NET
-
nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Envíe un mensaje de texto a Anthropic Claude con la API de Converse de Bedrock y procese el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the Converse API to send a text message to Anthropic Claude // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
-
Para obtener más información sobre la API, consulta ConverseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
-
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Anthropic Claude mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
-
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
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Anthropic Claude. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { anthropic_version = "bedrock-2023-05-31", max_tokens = 512, temperature = 0.5, messages = new[] { new { role = "user", content = userMessage } } }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["content"]?[0]?["text"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
-
Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a los modelos Anthropic Claude mediante la API Invoke Model e imprimir el flujo de respuestas.
- AWS SDK for .NET
-
nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Anthropic Claude // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Claude 3 Haiku. var modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { anthropic_version = "bedrock-2023-05-31", max_tokens = 512, temperature = 0.5, messages = new[] { new { role = "user", content = userMessage } } }); // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["delta"]?["text"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModelWithResponseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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Cohere Command
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API de Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to Cohere Command. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command R. var modelId = "cohere.command-r-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API Converse de Bedrock y procesar el flujo de respuestas en tiempo real.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Envíe un mensaje de texto a Cohere Command con la API de Converse de Bedrock y procese el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the Converse API to send a text message to Cohere Command // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command R. var modelId = "cohere.command-r-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta ConverseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command R y R+ mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Cohere Command R. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command R. var modelId = "cohere.command-r-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { message = userMessage, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["text"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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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
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Cohere Command. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command Light. var modelId = "cohere.command-light-text-v14"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = userMessage, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["generations"]?[0]?["text"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API Invoke Model con un flujo de respuesta.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Cohere Command R // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command R. var modelId = "cohere.command-r-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { message = userMessage, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["text"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Cohere Command mediante la API Invoke Model con un flujo de respuesta.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Cohere Command // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Command Light. var modelId = "cohere.command-light-text-v14"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = userMessage, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["generations"]?[0]?["text"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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Meta Llama
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Meta Llama mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Envíe un mensaje de texto a Meta Llama mediante la API de Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to Meta Llama. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Llama 3 8b Instruct. var modelId = "meta.llama3-8b-instruct-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Meta Llama mediante la API Converse de Bedrock y procesar el flujo de respuestas en tiempo real.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Meta Llama con la API de Converse de Bedrock y procese el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the Converse API to send a text message to Meta Llama // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Llama 3 8b Instruct. var modelId = "meta.llama3-8b-instruct-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta ConverseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Meta Llama 3 mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Meta Llama 3. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USWest2); // Set the model ID, e.g., Llama 3 70b Instruct. var modelId = "meta.llama3-70b-instruct-v1:0"; // Define the prompt for the model. var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Embed the prompt in Llama 2's instruction format. var formattedPrompt = $@" <|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|> {prompt} <|eot_id|> <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> "; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = formattedPrompt, max_gen_len = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["generation"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Meta Llama 3, utilizando la API Invoke Model, e imprimir el flujo de respuesta.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Meta Llama 3 // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USWest2); // Set the model ID, e.g., Llama 3 70b Instruct. var modelId = "meta.llama3-70b-instruct-v1:0"; // Define the prompt for the model. var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Embed the prompt in Llama 2's instruction format. var formattedPrompt = $@" <|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|> {prompt} <|eot_id|> <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> "; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = formattedPrompt, max_gen_len = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["generation"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModelWithResponseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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Mistral AI
El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Mistral mediante la API Converse de Bedrock.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Envíe un mensaje de texto a Mistral mediante la API de Converse de Bedrock.
// Use the Converse API to send a text message to Mistral. using System; using System.Collections.Generic; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Mistral Large. var modelId = "mistral.mistral-large-2402-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseAsync(request); // Extract and print the response text. string responseText = response?.Output?.Message?.Content?[0]?.Text ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener información sobre la API, consulte Converse en la Referencia de la API de AWS SDK for .NET .
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a Mistral mediante la API Converse de Bedrock y procesar el flujo de respuestas en tiempo real.
- AWS SDK for .NET
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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
. Envíe un mensaje de texto a Mistral mediante la API de Converse de Bedrock y procese el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the Converse API to send a text message to Mistral // and print the response stream. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Mistral Large. var modelId = "mistral.mistral-large-2402-v1:0"; // Define the user message. var userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Create a request with the model ID, the user message, and an inference configuration. var request = new ConverseStreamRequest { ModelId = modelId, Messages = new List<Message> { new Message { Role = ConversationRole.User, Content = new List<ContentBlock> { new ContentBlock { Text = userMessage } } } }, InferenceConfig = new InferenceConfiguration() { MaxTokens = 512, Temperature = 0.5F, TopP = 0.9F } }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the result. var response = await client.ConverseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var chunk in response.Stream.AsEnumerable()) { if (chunk is ContentBlockDeltaEvent) { Console.Write((chunk as ContentBlockDeltaEvent).Delta.Text); } } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta ConverseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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El siguiente ejemplo de código muestra cómo enviar un mensaje de texto a los modelos Mistral mediante la API Invoke Model.
- AWS SDK for .NET
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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
. Use la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto.
// Use the native inference API to send a text message to Mistral. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Mistral Large. var modelId = "mistral.mistral-large-2402-v1:0"; // Define the prompt for the model. var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Embed the prompt in Mistral's instruction format. var formattedPrompt = $"<s>[INST] {prompt} [/INST]"; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = formattedPrompt, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var response = await client.InvokeModelAsync(request); // Decode the response body. var modelResponse = await JsonNode.ParseAsync(response.Body); // Extract and print the response text. var responseText = modelResponse["outputs"]?[0]?["text"] ?? ""; Console.WriteLine(responseText); } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModella Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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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 respuesta.
- AWS SDK for .NET
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nota
Hay más información. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Utilice la API de Invoke Model para enviar un mensaje de texto y procesar el flujo de respuesta en tiempo real.
// Use the native inference API to send a text message to Mistral // and print the response stream. using System; using System.IO; using System.Text.Json; using System.Text.Json.Nodes; using Amazon; using Amazon.BedrockRuntime; using Amazon.BedrockRuntime.Model; // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use. var client = new AmazonBedrockRuntimeClient(RegionEndpoint.USEast1); // Set the model ID, e.g., Mistral Large. var modelId = "mistral.mistral-large-2402-v1:0"; // Define the prompt for the model. var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; // Embed the prompt in Mistral's instruction format. var formattedPrompt = $"<s>[INST] {prompt} [/INST]"; //Format the request payload using the model's native structure. var nativeRequest = JsonSerializer.Serialize(new { prompt = formattedPrompt, max_tokens = 512, temperature = 0.5 }); // Create a request with the model ID and the model's native request payload. var request = new InvokeModelWithResponseStreamRequest() { ModelId = modelId, Body = new MemoryStream(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(nativeRequest)), ContentType = "application/json" }; try { // Send the request to the Bedrock Runtime and wait for the response. var streamingResponse = await client.InvokeModelWithResponseStreamAsync(request); // Extract and print the streamed response text in real-time. foreach (var item in streamingResponse.Body) { var chunk = JsonSerializer.Deserialize<JsonObject>((item as PayloadPart).Bytes); var text = chunk["outputs"]?[0]?["text"] ?? ""; Console.Write(text); } } catch (AmazonBedrockRuntimeException e) { Console.WriteLine($"ERROR: Can't invoke '{modelId}'. Reason: {e.Message}"); throw; }
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Para obtener más información sobre la API, consulta InvokeModelWithResponseStreamla Referencia AWS SDK for .NET de la API.
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