Sono disponibili altri esempi AWS SDK nel repository [AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) Examples. GitHub 

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# Esempi per l’API Runtime per Amazon Bedrock con SDK per PHP
<a name="php_3_bedrock-runtime_code_examples"></a>

I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando AWS SDK per PHP with Amazon Bedrock Runtime.

*Scenari*: esempi di codice che mostrano come eseguire un’attività specifica chiamando più funzioni all’interno dello stesso servizio o combinate con altri Servizi AWS.

Ogni esempio include un link al codice sorgente completo, dove è possibile trovare le istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

**Topics**
+ [Scenari](#scenarios)
+ [Amazon Nova](#amazon_nova)
+ [Generatore di immagini Amazon Titan](#amazon_titan_image_generator)
+ [Anthropic Claude](#anthropic_claude)
+ [Diffusione stabile](#stable_diffusion)

## Scenari
<a name="scenarios"></a>

### Invocare più modelli di fondazione in Amazon Bedrock
<a name="bedrock-runtime_Scenario_InvokeModels_php_3_topic"></a>

Il seguente esempio di codice mostra come preparare e inviare un prompt a una varietà di modelli in grandi lingue (LLMs) su Amazon Bedrock

**SDK per PHP**  
 C'è altro su. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime/#code-examples). 
Richiama più elementi LLMs su 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---------------------------------------------------------------------\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-v2');
        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;
    }
}
```
+ Per informazioni dettagliate sull’API, consulta i seguenti argomenti nella *documentazione di riferimento dell’API AWS SDK per PHP *.
  + [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)
  + [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModelWithResponseStream)

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

### Converse
<a name="bedrock-runtime_Converse_AmazonNovaText_php_3_topic"></a>

L’esempio di codice seguente mostra come inviare un messaggio di testo ad Amazon Nova utilizzando l’API Converse di Bedrock.

**SDK per PHP**  
 C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Invia un messaggio di testo ad Amazon Nova utilizzando l’API Converse di Bedrock.  

```
// Use the Conversation API to send a text message to Amazon Nova.

use Aws\BedrockRuntime\BedrockRuntimeClient;
use Aws\Exception\AwsException;
use RuntimeException;

class Converse
{
    public function converse(): string
    {
        // Create a Bedrock Runtime client in the AWS Region you want to use.
        $client = new BedrockRuntimeClient([
            'region' => 'us-east-1',
            'profile' => 'default'
        ]);

        // Set the model ID, e.g., Amazon Nova Lite.
        $modelId = 'amazon.nova-lite-v1:0';

        // Start a conversation with the user message.
        $userMessage = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line.";
        $conversation = [
            [
                "role" => "user",
                "content" => [["text" => $userMessage]]
            ]
        ];

        try {
            // Send the message to the model, using a basic inference configuration.
            $response = $client->converse([
                'modelId' => $modelId,
                'messages' => $conversation,
                'inferenceConfig' => [
                    'maxTokens' => 512,
                    'temperature' => 0.5
                ]
            ]);

            // Extract and return the response text.
            $responseText = $response['output']['message']['content'][0]['text'];
            return $responseText;
        } catch (AwsException $e) {
            echo "ERROR: Can't invoke {$modelId}. Reason: {$e->getAwsErrorMessage()}";
            throw new RuntimeException("Failed to invoke model: " . $e->getAwsErrorMessage(), 0, $e);
        }
    }
}

$demo = new Converse();
echo $demo->converse();
```
+  Per informazioni dettagliate sull’API, consulta [Converse](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/Converse) nella *documentazione di riferimento dell’API AWS SDK per PHP *. 

## Generatore di immagini Amazon Titan
<a name="amazon_titan_image_generator"></a>

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_TitanImageGenerator_php_3_topic"></a>

L’esempio di codice seguente mostra come invocare Generatore di immagini Amazon Titan in Amazon Bedrock per generare un’immagine.

**SDK per PHP**  
 C'è dell'altro GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Crea un’immagine con Generatore di immagini Amazon Titan.  

```
    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-v2:0';
            $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;
    }
```
+  Per i dettagli sull'API, [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)consulta *AWS SDK per PHP API Reference*. 

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

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_AnthropicClaude_php_3_topic"></a>

L’esempio di codice seguente mostra come inviare un messaggio di testo a Anthropic Claude, utilizzando l’API Invoke Model.

**SDK per PHP**  
 C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Invoca il modello di fondazione Anthropic Claude 2 per generare testo.  

```
    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;
    }
```
+  Per i dettagli sull'API, [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)consulta *AWS SDK per PHP API Reference*. 

## Diffusione stabile
<a name="stable_diffusion"></a>

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_StableDiffusion_php_3_topic"></a>

L’esempio di codice seguente mostra come invocare il modello Stable Diffusion XL di Stability AI in Amazon Bedrock per generare un’immagine.

**SDK per PHP**  
 C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples). 
Crea un’immagine con Stable Diffusion.  

```
    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;
    }
```
+  Per i dettagli sull'API, [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)consulta *AWS SDK per PHP API Reference*.