Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Contoh Amazon Bedrock Runtime menggunakan SDK for PHP
Contoh kode berikut menunjukkan cara melakukan tindakan dan mengimplementasikan skenario umum dengan menggunakan Runtime AWS SDK for PHP with Amazon Bedrock.
Skenario adalah contoh kode yang menunjukkan kepada Anda bagaimana menyelesaikan tugas tertentu dengan memanggil beberapa fungsi dalam layanan atau dikombinasikan dengan yang lain Layanan AWS.
Setiap contoh menyertakan tautan ke kode sumber lengkap, di mana Anda dapat menemukan instruksi tentang cara mengatur dan menjalankan kode dalam konteks.
Skenario
Contoh kode berikut menunjukkan cara menyiapkan dan mengirim prompt ke berbagai model berbahasa besar (LLMs) di Amazon Bedrock
- SDK untuk PHP
-
catatan
Ada lebih banyak tentang GitHub. Temukan contoh lengkapnya dan pelajari cara pengaturan dan menjalankannya di Repositori Contoh Kode AWS
. Panggil beberapa LLMs di Amazon Bedrock.
namespace BedrockRuntime; class GettingStartedWithBedrockRuntime { protected BedrockRuntimeService $bedrockRuntimeService; public function runExample() { echo "\n"; echo "---------------------------------------------------------------------\n"; echo "Welcome to the Amazon Bedrock Runtime getting started demo using PHP!\n"; echo "---------------------------------------------------------------------\n"; $bedrockRuntimeService = new BedrockRuntimeService(); $prompt = 'In one paragraph, who are you?'; echo "\nPrompt: " . $prompt; echo "\n\nAnthropic Claude:\n"; echo $bedrockRuntimeService->invokeClaude($prompt); echo "\n\nAI21 Labs Jurassic-2:\n"; echo $bedrockRuntimeService->invokeJurassic2($prompt); echo "\n---------------------------------------------------------------------\n"; $image_prompt = 'stylized picture of a cute old steampunk robot'; echo "\nImage prompt: " . $image_prompt; echo "\n\nStability.ai Stable Diffusion XL:\n"; $diffusionSeed = rand(0, 4294967295); $style_preset = 'photographic'; $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeStableDiffusion($image_prompt, $diffusionSeed, $style_preset); $image_path = $this->saveImage($base64, 'stability.stable-diffusion-xl'); echo "The generated image has been saved to $image_path"; echo "\n\nAmazon Titan Image Generation:\n"; $titanSeed = rand(0, 2147483647); $base64 = $bedrockRuntimeService->invokeTitanImage($image_prompt, $titanSeed); $image_path = $this->saveImage($base64, 'amazon.titan-image-generator-v1'); echo "The generated image has been saved to $image_path"; } private function saveImage($base64_image_data, $model_id): string { $output_dir = "output"; if (!file_exists($output_dir)) { mkdir($output_dir); } $i = 1; while (file_exists("$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png")) { $i++; } $image_data = base64_decode($base64_image_data); $file_path = "$output_dir/$model_id" . '_' . "$i.png"; $file = fopen($file_path, 'wb'); fwrite($file, $image_data); fclose($file); return $file_path; } }
-
Untuk detail API, lihat topik berikut di Referensi API AWS SDK for PHP .
-
AI21 Lab Jurassic-2
Contoh kode berikut menunjukkan cara mengirim pesan teks ke AI21 Labs Jurassic-2, menggunakan Invoke Model API.
- SDK untuk PHP
-
catatan
Ada lebih banyak tentang GitHub. Temukan contoh lengkapnya dan pelajari cara pengaturan dan menjalankannya di Repositori Contoh Kode AWS
. Gunakan API Invoke Model untuk mengirim pesan teks.
public function invokeJurassic2($prompt) { # The different model providers have individual request and response formats. # For the format, ranges, and default values for AI21 Labs Jurassic-2, refer to: # https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-jurassic2.html $completion = ""; try { $modelId = 'ai21.j2-mid-v1'; $body = [ 'prompt' => $prompt, 'temperature' => 0.5, 'maxTokens' => 200, ]; $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => json_encode($body), 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $completion = $response_body->completions[0]->data->text; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $completion; }
-
Untuk detail API, lihat InvokeModeldi Referensi AWS SDK for PHP API.
-
Generator Gambar Amazon Titan
Contoh kode berikut menunjukkan cara memanggil Amazon Titan Image di Amazon Bedrock untuk menghasilkan gambar.
- SDK untuk PHP
-
catatan
Ada lebih banyak tentang GitHub. Temukan contoh lengkapnya dan pelajari cara pengaturan dan menjalankannya di Repositori Contoh Kode AWS
. Buat gambar dengan Amazon Titan Image Generator.
public function invokeTitanImage(string $prompt, int $seed) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and default values for Titan Image models refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-image.html $base64_image_data = ""; try { $modelId = 'amazon.titan-image-generator-v1'; $request = json_encode([ 'taskType' => 'TEXT_IMAGE', 'textToImageParams' => [ 'text' => $prompt ], 'imageGenerationConfig' => [ 'numberOfImages' => 1, 'quality' => 'standard', 'cfgScale' => 8.0, 'height' => 512, 'width' => 512, 'seed' => $seed ] ]); $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => $request, 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $base64_image_data = $response_body->images[0]; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $base64_image_data; }
-
Untuk detail API, lihat InvokeModeldi Referensi AWS SDK for PHP API.
-
Antropik Claude
Contoh kode berikut menunjukkan cara mengirim pesan teks ke Anthropic Claude, menggunakan Invoke Model API.
- SDK untuk PHP
-
catatan
Ada lebih banyak tentang GitHub. Temukan contoh lengkapnya dan pelajari cara pengaturan dan menjalankannya di Repositori Contoh Kode AWS
. Gunakan model dasar Anthropic Claude 2 untuk menghasilkan teks.
public function invokeClaude($prompt) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and default values for Anthropic Claude, refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html $completion = ""; try { $modelId = 'anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0'; // Claude requires you to enclose the prompt as follows: $body = [ 'anthropic_version' => 'bedrock-2023-05-31', 'max_tokens' => 512, 'temperature' => 0.5, 'messages' => [[ 'role' => 'user', 'content' => $prompt ]] ]; $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => json_encode($body), 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $completion = $response_body->content[0]->text; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $completion; }
-
Untuk detail API, lihat InvokeModeldi Referensi AWS SDK for PHP API.
-
Difusi Stabil
Contoh kode berikut menunjukkan cara memanggil Stability.ai Stable Diffusion XL di Amazon Bedrock untuk menghasilkan gambar.
- SDK untuk PHP
-
catatan
Ada lebih banyak tentang GitHub. Temukan contoh lengkapnya dan pelajari cara pengaturan dan menjalankannya di Repositori Contoh Kode AWS
. Buat gambar dengan Difusi Stabil.
public function invokeStableDiffusion(string $prompt, int $seed, string $style_preset) { // The different model providers have individual request and response formats. // For the format, ranges, and available style_presets of Stable Diffusion models refer to: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-stability-diffusion.html $base64_image_data = ""; try { $modelId = 'stability.stable-diffusion-xl-v1'; $body = [ 'text_prompts' => [ ['text' => $prompt] ], 'seed' => $seed, 'cfg_scale' => 10, 'steps' => 30 ]; if ($style_preset) { $body['style_preset'] = $style_preset; } $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([ 'contentType' => 'application/json', 'body' => json_encode($body), 'modelId' => $modelId, ]); $response_body = json_decode($result['body']); $base64_image_data = $response_body->artifacts[0]->base64; } catch (Exception $e) { echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n"; } return $base64_image_data; }
-
Untuk detail API, lihat InvokeModeldi Referensi AWS SDK for PHP API.
-