D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Exemples Amazon Bedrock Runtime avec le kit SDK pour Swift
<a name="swift_1_bedrock-runtime_code_examples"></a>

Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l'aide du AWS SDK pour Swift avec Amazon Bedrock Runtime.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la configuration et l’exécution du code en contexte.

**Topics**
+ [Amazon Nova](#amazon_nova)
+ [Amazon Nova Canvas](#amazon_nova_canvas)
+ [Amazon Nova Reel](#amazon_nova_reel)
+ [Anthropic Claude](#anthropic_claude)
+ [Meta Llama](#meta_llama)

## Amazon Nova
<a name="amazon_nova"></a>

### Converse
<a name="bedrock-runtime_Converse_AmazonNovaText_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send 
// a text message to Amazon Nova.

import AWSBedrockRuntime

func converse(_ textPrompt: String) async throws -> String {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "amazon.nova-micro-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseInput to send to the model
    let input = ConverseInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseInput to the model
    let response = try await client.converse(input: input)

    // Extract and return the response text.
    if case let .message(msg) = response.output {
        if case let .text(textResponse) = msg.content![0] {
            return textResponse
        } else {
            return "No text response found in message content"
        }
    } else {
        return "No message found in converse output"
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l’API, consultez [Converse](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/converse(input:)) dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour Swift*. 

### ConverseStream
<a name="bedrock-runtime_ConverseStream_AmazonNovaText_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock et comment traiter le flux de réponses en temps réel.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Amazon Nova à l’aide de l’API Converse de Bedrock et traitez le flux de réponses en temps réel.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send a text message
// to Amazon Nova and print the response stream

import AWSBedrockRuntime

func printConverseStream(_ textPrompt: String) async throws {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "amazon.nova-lite-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters.
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseStreamInput to send to the model.
    let input = ConverseStreamInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseStreamInput to the model.
    let response = try await client.converseStream(input: input)

    // Extract the streaming response.
    guard let stream = response.stream else {
        print("No stream available")
        return
    }

    // Extract and print the streamed response text in real-time.
    for try await event in stream {
        switch event {
        case .messagestart(_):
            print("\nNova Lite:")

        case .contentblockdelta(let deltaEvent):
            if case .text(let text) = deltaEvent.delta {
                print(text, terminator: "")
            }

        default:
            break
        }
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ConverseStream](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/conversestream(input:))à la section *AWS SDK pour la référence de l'API Swift*. 

## Amazon Nova Canvas
<a name="amazon_nova_canvas"></a>

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_AmazonNovaImageGeneration_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment invoquer Amazon Nova Canvas sur Amazon Bedrock pour générer une image.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Créez une image avec Amazon Nova Canvas.  

```
// Use the native inference API to create an image with Amazon Nova Canvas

import AWSBedrockRuntime
import AWSSDKIdentity
import Foundation

struct NovaImageOutput: Decodable {
    let images: [Data]
}

func generateImage(_ textPrompt: String) async throws {
    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    config.awsCredentialIdentityResolver = try SSOAWSCredentialIdentityResolver()

    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "amazon.nova-canvas-v1:0"

    //  Format the request payload using the model's native structure.
    let input = InvokeModelInput(
        accept: "application/json",
        body: """
            {
                "textToImageParams": {
                    "text": "\(textPrompt)"
                },
                "taskType": "TEXT_IMAGE",
                "imageGenerationConfig": {
                    "seed": 42,
                    "quality": "standard",
                    "width": 512,
                    "height": 512,
                    "numberOfImages": 1
                }
            }
            """.data(using: .utf8),
        modelId: modelId
    )

    // Invoke the model with the request.
    let response = try await client.invokeModel(input: input)

    // Decode the response body.
    let output = try JSONDecoder().decode(NovaImageOutput.self, from: response.body!)

    // Extract the image data.
    guard let data = output.images.first else {
        print("No image data found")
        return
    }

    // Save the generated image to a local folder.
    let fileURL = URL.documentsDirectory.appending(path: "nova_canvas.png")
    print(fileURL)
    try data.write(to: fileURL)
    print("Image is saved at \(fileURL)")
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [InvokeModel](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/invokemodel(input:))à la section *AWS SDK pour la référence de l'API Swift*. 

## Amazon Nova Reel
<a name="amazon_nova_reel"></a>

### T ext-to-video
<a name="bedrock-runtime_Scenario_AmazonNova_TextToVideo_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment utiliser Amazon Nova Reel pour générer une vidéo à partir d’une invite de texte.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Utilisez Amazon Nova Reel pour générer une vidéo à partir d’une invite de texte.  

```
// This example demonstrates how to use Amazon Nova Reel to generate a video from a text prompt.
// It shows how to:
// - Set up the Amazon Bedrock runtime client
// - Configure a text-to-video request
// - Submit an asynchronous job for video generation
// - Poll for job completion status
// - Access the generated video from S3

import AWSBedrockRuntime
import Foundation
import Smithy

func startTextToVideoGenerationJob(
    bedrockRuntimeClient: BedrockRuntimeClient, prompt: String, outputS3Uri: String
) async throws -> String? {
    // Specify the model ID for text-to-video generation
    let modelId = "amazon.nova-reel-v1:0"

    // Configure the video generation request with additional parameters
    let modelInputSource: [String: Any] = [
        "taskType": "TEXT_VIDEO",
        "textToVideoParams": [
            "text": "\(prompt)"
        ],
        "videoGenerationConfig": [
            "durationSeconds": 6,
            "fps": 24,
            "dimension": "1280x720",
        ],
    ]

    let modelInput = try Document.make(from: modelInputSource)

    let input = StartAsyncInvokeInput(
        modelId: modelId,
        modelInput: modelInput,
        outputDataConfig: .s3outputdataconfig(
            BedrockRuntimeClientTypes.AsyncInvokeS3OutputDataConfig(
                s3Uri: outputS3Uri
            )
        )
    )

    // Invoke the model asynchronously
    let output = try await bedrockRuntimeClient.startAsyncInvoke(input: input)
    return output.invocationArn
}

func queryJobStatus(
    bedrockRuntimeClient: BedrockRuntimeClient, 
    invocationArn: String?
) async throws -> GetAsyncInvokeOutput {
    try await bedrockRuntimeClient.getAsyncInvoke(
        input: GetAsyncInvokeInput(invocationArn: invocationArn))
}

func main() async throws {
    // Create a Bedrock Runtime client
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Specify the S3 location for the output video
    let bucket = "s3://REPLACE-WITH-YOUR-S3-BUCKET-NAM"

    print("Submitting video generation job...")
    let invocationArn = try await startTextToVideoGenerationJob(
        bedrockRuntimeClient: client,
        prompt: "A pomegranate juice in a railway station",
        outputS3Uri: bucket
    )
    print("Job started with invocation ARN: \(String(describing:invocationArn))")

    // Poll for job completion
    var status: BedrockRuntimeClientTypes.AsyncInvokeStatus?
    var isReady = false
    var hasFailed = false

    while !isReady && !hasFailed {
        print("\nPolling job status...")
        status = try await queryJobStatus(
            bedrockRuntimeClient: client, invocationArn: invocationArn
        ).status
        switch status {
        case .completed:
            isReady = true
            print("Video is ready\nCheck S3 bucket: \(bucket)")
        case .failed:
            hasFailed = true
            print("Something went wrong")
        case .inProgress:
            print("Job is in progress...")
            try await Task.sleep(nanoseconds: 15 * 1_000_000_000)  // 15 seconds
        default:
            isReady = true
        }
    }
}

do {
    try await main()
} catch {
    print("An error occurred: \(error)")
}
```
+ Pour plus de détails sur l’API, consultez les rubriques suivantes dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour Swift*.
  + [GetAsyncInvoke](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/getasyncinvoke(input:))
  + [StartAsyncInvoke](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/startasyncinvoke(input:))

## Anthropic Claude
<a name="anthropic_claude"></a>

### Converse
<a name="bedrock-runtime_Converse_AnthropicClaude_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Anthropic Claude à l’aide de l’API Converse de Bedrock.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Anthropic Claude à l’aide de l’API Converse de Bedrock.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send 
// a text message to Anthropic Claude.

import AWSBedrockRuntime

func converse(_ textPrompt: String) async throws -> String {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseInput to send to the model
    let input = ConverseInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseInput to the model
    let response = try await client.converse(input: input)

    // Extract and return the response text.
    if case let .message(msg) = response.output {
        if case let .text(textResponse) = msg.content![0] {
            return textResponse
        } else {
            return "No text response found in message content"
        }
    } else {
        return "No message found in converse output"
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l’API, consultez [Converse](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/converse(input:)) dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour Swift*. 

### ConverseStream
<a name="bedrock-runtime_ConverseStream_AnthropicClaude_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Anthropic Claude à l’aide de l’API Converse de Bedrock et comment traiter le flux de réponses en temps réel.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Anthropic Claude à l’aide de l’API Converse de Bedrock et traitez le flux de réponses en temps réel.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send a text message
// to Anthropic Claude and print the response stream

import AWSBedrockRuntime

func printConverseStream(_ textPrompt: String) async throws {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters.
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseStreamInput to send to the model.
    let input = ConverseStreamInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseStreamInput to the model.
    let response = try await client.converseStream(input: input)

    // Extract the streaming response.
    guard let stream = response.stream else {
        print("No stream available")
        return
    }

    // Extract and print the streamed response text in real-time.
    for try await event in stream {
        switch event {
        case .messagestart(_):
            print("\nAnthropic Claude:")

        case .contentblockdelta(let deltaEvent):
            if case .text(let text) = deltaEvent.delta {
                print(text, terminator: "")
            }

        default:
            break
        }
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ConverseStream](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/conversestream(input:))à la section *AWS SDK pour la référence de l'API Swift*. 

## Meta Llama
<a name="meta_llama"></a>

### Converse
<a name="bedrock-runtime_Converse_MetaLlama_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Meta Llama à l’aide de l’API Converse de Bedrock.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Meta Llama à l’aide de l’API Converse de Bedrock.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send 
// a text message to Meta Llama.

import AWSBedrockRuntime

func converse(_ textPrompt: String) async throws -> String {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "meta.llama3-8b-instruct-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseInput to send to the model
    let input = ConverseInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseInput to the model
    let response = try await client.converse(input: input)

    // Extract and return the response text.
    if case let .message(msg) = response.output {
        if case let .text(textResponse) = msg.content![0] {
            return textResponse
        } else {
            return "No text response found in message content"
        }
    } else {
        return "No message found in converse output"
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l’API, consultez [Converse](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/converse(input:)) dans la *Référence des API du kit AWS SDK pour Swift*. 

### ConverseStream
<a name="bedrock-runtime_ConverseStream_MetaLlama_swift_1_topic"></a>

L’exemple de code suivant montre comment envoyer un message texte à Meta Llama à l’aide de l’API Converse de Bedrock et comment traiter le flux de réponses en temps réel.

**Kit SDK pour Swift**  
 Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le [référentiel d’exemples de code AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Envoyez un message texte à Meta Llama à l’aide de l’API Converse de Bedrock et traitez le flux de réponses en temps réel.  

```
// An example demonstrating how to use the Conversation API to send a text message
// to Meta Llama and print the response stream.

import AWSBedrockRuntime

func printConverseStream(_ textPrompt: String) async throws {

    // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
    let config =
        try await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
            region: "us-east-1"
        )
    let client = BedrockRuntimeClient(config: config)

    // Set the model ID.
    let modelId = "meta.llama3-8b-instruct-v1:0"

    // Start a conversation with the user message.
    let message = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
        content: [.text(textPrompt)],
        role: .user
    )

    // Optionally use inference parameters.
    let inferenceConfig =
        BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration(
            maxTokens: 512,
            stopSequences: ["END"],
            temperature: 0.5,
            topp: 0.9
        )

    // Create the ConverseStreamInput to send to the model.
    let input = ConverseStreamInput(
        inferenceConfig: inferenceConfig, messages: [message], modelId: modelId)

    // Send the ConverseStreamInput to the model.
    let response = try await client.converseStream(input: input)

    // Extract the streaming response.
    guard let stream = response.stream else {
        print("No stream available")
        return
    }

    // Extract and print the streamed response text in real-time.
    for try await event in stream {
        switch event {
        case .messagestart(_):
            print("\nMeta Llama:")

        case .contentblockdelta(let deltaEvent):
            if case .text(let text) = deltaEvent.delta {
                print(text, terminator: "")
            }

        default:
            break
        }
    }
}
```
+  Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous [ConverseStream](https://sdk.amazonaws.com/swift/api/awsbedrockruntime/latest/documentation/awsbedrockruntime/bedrockruntimeclient/conversestream(input:))à la section *AWS SDK pour la référence de l'API Swift*.