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Execute exemplos de API solicitações do Amazon Bedrock com o AWS Command Line Interface
Esta seção orienta você a experimentar algumas operações comuns no Amazon Bedrock usando o AWS CLI para testar se suas permissões e autenticação estão configuradas corretamente. Antes de executar os exemplos abaixo, verifique se os seguintes pré-requisitos foram atendidos:
Pré-requisitos
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Você tem um Conta da AWS usuário ou uma função com a autenticação configurada e as permissões necessárias para o Amazon Bedrock. Caso contrário, siga as etapas em Conceitos básicos da API.
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Você solicitou acesso ao Amazon Titan Text G1 - Express modelo. Caso contrário, siga as etapas em Solicitar acesso a um modelo de base do Amazon Bedrock.
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Você instalou e configurou a autenticação para AWS CLI o. Para instalar e configurar a CLI, siga as etapas em Instalar ou atualizar a versão mais recente da AWS CLI. Verifique se você configurou suas credenciais para usar o CLI seguindo as etapas emObtenha credenciais para conceder acesso programático.
Teste se suas permissões estão configuradas corretamente para o Amazon Bedrock, usando um usuário ou uma função que você configurou com as permissões adequadas.
Tópicos
Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece
O exemplo a seguir executa a ListFoundationModelsoperação usando um endpoint Amazon Bedrock. ListFoundationModelslista os modelos de fundação (FMs) que estão disponíveis no Amazon Bedrock em sua região. Em um terminal, execute o seguinte comando:
aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1
Se a ação for bem-sucedida, a resposta retornará uma lista de modelos de base disponíveis no Amazon Bedrock.
Envie uma solicitação de texto para um modelo e gere uma resposta de texto com InvokeModel
O exemplo a seguir executa a InvokeModeloperação usando um endpoint de tempo de execução do Amazon Bedrock. InvokeModelpermite que você envie uma solicitação para gerar uma resposta do modelo. Em um terminal, execute o seguinte comando:
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
Se o comando for bem-sucedido, a resposta gerada pelo modelo será gravada no arquivo invoke-model-output-text.txt. A resposta de texto é retornada no campo outputText, com as informações que a acompanham.
Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta de texto com Converse
O exemplo a seguir executa a operação Converse usando um endpoint de runtime do Amazon Bedrock. Converse permite que você envie um prompt para gerar uma resposta do modelo. É recomendável usar a operação Converse em vez de InvokeModel quando compatível, pois ela unifica a solicitação de inferência nos modelos do Amazon Bedrock e simplifica o gerenciamento de conversas em vários turnos. Em um terminal, execute o seguinte comando:
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}'
Se o comando for bem-sucedido, a resposta gerada pelo modelo será retornada no campo text, com as informações que o acompanham.
