기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # SDK for PHP를 사용한 Amazon Bedrock Runtime 예시 다음 코드 예제에서는 Amazon Bedrock 런타임과 AWS SDK for PHP 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다. *시나리오*는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 직접적으로 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다. 각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다. **Topics** + [시나리오](#scenarios) + [Amazon Nova](#amazon_nova) + [Amazon Titan Image Generator](#amazon_titan_image_generator) + [Anthropic Claude](#anthropic_claude) + [Stable Diffusion](#stable_diffusion) ## 시나리오 ### Amazon Bedrock에서 여러 파운데이션 모델 간접 호출 다음 코드 예제에서는 Amazon Bedrock에서 프롬프트를 준비하고 다양한 대규모 언어 모델(LLM)에 전송하는 방법을 보여줍니다. **SDK for PHP** GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. Amazon Bedrock에서 여러 LLM을 간접 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:\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; } } ``` + API 세부 정보는 *AWS SDK for PHP API 참조*의 다음 주제를 참조하세요. + [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 ### Converse 다음 코드 예제에서는 Bedrock의 Converse API를 사용하여 Amazon Nova로 텍스트 메시지를 전송하는 방법을 보여줍니다. **SDK for PHP** GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. Bedrock의 Converse API를 사용하여 Amazon Nova로 텍스트 메시지를 전송합니다. ``` // 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(); ``` + API 세부 정보는 *AWS SDK for PHP API 참조*의 [Converse](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/Converse)를 참조하세요. ## Amazon Titan Image Generator ### InvokeModel 다음 코드 예제에서는 이미지 생성을 위해 Amazon Bedrock에서 Amazon Titan Image를 간접 호출하는 방법을 보여줍니다. **SDK for PHP** GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. 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-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 $base64_image_data; } ``` + API 세부 정보는 *AWS SDK for PHP API 참조*의 [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)을 참조하세요. ## Anthropic Claude ### InvokeModel 다음 코드 예제에서는 Invoke Model API를 사용하여 Anthropic Claude에 텍스트 메시지를 보내는 방법을 보여줍니다. **SDK for PHP** GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. Anthropic Claude 2 파운데이션 모델을 간접 호출하여 텍스트를 생성합니다. ``` public function invokeClaude($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-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; } ``` + API 세부 정보는 *AWS SDK for PHP API 참조*의 [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)을 참조하세요. ## Stable Diffusion ### InvokeModel 다음 코드 예제에서는 이미지 생성을 위해 Amazon Bedrock에서 Stability.ai Stable Diffusion XL 모델을 간접적으로 호출하는 방법을 보여줍니다. **SDK for PHP** GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/example_code/bedrock-runtime#code-examples)에서 전체 예를 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; } ``` + API 세부 정보는 *AWS SDK for PHP API 참조*의 [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/bedrock-runtime-2023-09-30/InvokeModel)을 참조하세요.