시나리오 AI21 Labs Jurassic-2 Amazon Titan Image Generator Anthropic Claude Stable Diffusion

SDK 용를 사용하는 Amazon Bedrock 런타임 예제 PHP

다음 코드 예제에서는 Amazon Bedrock 런타임과 AWS SDK for PHP 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

시나리오는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.

각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

시나리오

다음 코드 예제는 Amazon Bedrock의 다양한 대규모 언어 모델(LLMs)을 준비하고 프롬프트를 전송하는 방법을 보여줍니다.

PHP용 SDK

참고

더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

Amazon BedrockLLMs에서 여러를 호출합니다.


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:";
        echo $bedrockRuntimeService->invokeClaude($prompt);
        echo "\n\nAI21 Labs Jurassic-2: ";
        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 images have 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 images have 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;
    }
}

API 자세한 내용은 AWS SDK for PHP API 참조의 다음 주제를 참조하세요.
- InvokeModel
- InvokeModelWithResponseStream

AI21 Labs Jurassic-2

다음 코드 예제는 모델 호출을 사용하여 AI21 Labs Jurassic-2에 텍스트 메시지를 전송하는 방법을 보여줍니다API.

PHP용 SDK

참고

더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

모델 호출을 사용하여 문자 메시지를 API 보냅니다.


    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;
    }

API 자세한 내용은 AWS SDK for PHP API 참조InvokeModel의 섹션을 참조하세요.

Amazon Titan Image Generator

다음 코드 예제는 Amazon Bedrock에서 Amazon Titan Image를 호출하여 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.

PHP용 SDK

참고

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Amazon Titan Image Generator를 사용하여 이미지를 생성합니다.


    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;
    }

API 자세한 내용은 AWS SDK for PHP API 참조InvokeModel의 섹션을 참조하세요.

Anthropic Claude

다음 코드 예제는 모델 호출을 사용하여 Anthropic Claude에 텍스트 메시지를 전송하는 방법을 보여줍니다API.

PHP용 SDK

참고

더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

Anthropic Claude 2 파운데이션 모델을 간접 호출하여 텍스트를 생성합니다.


    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-v2';
        // Claude requires you to enclose the prompt as follows:
            $prompt = "\n\nHuman: {$prompt}\n\nAssistant:";
            $body = [
                'prompt' => $prompt,
                'max_tokens_to_sample' => 200,
                'temperature' => 0.5,
                'stop_sequences' => ["\n\nHuman:"],
            ];
            $result = $this->bedrockRuntimeClient->invokeModel([
                'contentType' => 'application/json',
                'body' => json_encode($body),
                'modelId' => $modelId,
            ]);
            $response_body = json_decode($result['body']);
            $completion = $response_body->completion;
        } catch (Exception $e) {
            echo "Error: ({$e->getCode()}) - {$e->getMessage()}\n";
        }

        return $completion;
    }

API 자세한 내용은 AWS SDK for PHP API 참조InvokeModel의 섹션을 참조하세요.

Stable Diffusion

다음 코드 예제는 Amazon Bedrock에서 Stability.ai Stable Diffusion XL을 호출하여 이미지를 생성하는 방법을 보여줍니다.

PHP용 SDK

참고

더 많은 기능이 있습니다 GitHub. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

Stable Diffusion을 사용하여 이미지를 생성합니다.


    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;
    }

자세한 API 내용은 AWS SDK for PHP API 참조InvokeModel의 섹션을 참조하세요.

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