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를 사용하여 예제 Amazon Bedrock API 요청 실행 AWS Command Line Interface

이 섹션에서는를 사용하여 Amazon Bedrock에서 몇 가지 일반적인 작업을 시도 AWS CLI 하여 권한 및 인증이 올바르게 설정되었는지 테스트하는 방법을 안내합니다. 다음 예제를 실행하기 전에 다음과 같은 사전 조건을 충족하는지 확인해야 합니다.

사전 조건 

적절한 권한으로 설정한 사용자 또는 역할을 사용하여 Amazon Bedrock에 대한 권한이 올바르게 설정되었는지 테스트합니다.

Amazon Bedrock이 제공해야 하는 파운데이션 모델 나열

다음 예제에서는 Amazon Bedrock 엔드포인트를 사용하여 ListFoundationModels 작업을 실행합니다.는 리전의 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있는 파운데이션 모델(FMs)을 ListFoundationModels 나열합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.

aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1

명령이 성공하면 응답은 Amazon Bedrock에서 사용할 수 있는 파운데이션 모델 목록을 반환합니다.

모델에 텍스트 프롬프트를 제출하고를 사용하여 텍스트 응답을 생성합니다. InvokeModel

다음 예제에서는 Amazon Bedrock 런타임 엔드포인트를 사용하여 InvokeModel 작업을 실행합니다.를 InvokeModel 사용하면 모델 응답을 생성하는 프롬프트를 제출할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.

aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--body '{"inputText": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line.", "textGenerationConfig" : {"maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}}' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
invoke-model-output-text.txt

명령이 성공하면 모델에서 생성된 응답이 invoke-model-output-text.txt 파일에 기록됩니다. 텍스트 응답은 함께 제공된 정보와 함께 outputText 필드에 반환됩니다.

모델에 텍스트 프롬프트를 제출하고 Converse를 사용하여 텍스트 응답 생성

다음 예제에서는 Amazon Bedrock 런타임 엔드포인트를 사용하여 Converse 작업을 실행합니다. Converse을 사용하면 프롬프트를 제출하여 모델 응답을 생성할 수 있습니다. 지원되는 경우 InvokeModel에서 Converse 작업을 사용하는 것이 좋습니다. Amazon Bedrock 모델에서 추론 요청을 통합하고 멀티턴 대화 관리를 간소화하기 때문입니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.

aws bedrock-runtime converse \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--messages '[{"role": "user", "content": [{"text": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line."}]}]' \
--inference-config '{"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}'

명령이 성공하면 모델에서 생성된 응답이 함께 제공된 정보와 함께 text 필드에 반환됩니다.