Modelos Llama da Meta

Esta seção descreve os parâmetros de solicitação e os campos de resposta dos modelos Llama da Meta. Use essas informações para fazer chamadas de inferência para Meta Llama modelos com as operações InvokeModeland InvokeModelWithResponseStream(streaming). Esta seção também inclui exemplos de código do Python que mostram como chamar modelos Llama da Meta. Para usar um modelo em uma operação de inferência, o ID do modelo é necessário. Para obter o ID do modelo, consulte Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock. Alguns modelos também funcionam com a API Converse. Para verificar se um Meta Llama modelo específico oferece suporte a um recurso, consulte os modelos em um piscar de olhos. Para obter mais exemplos de código, consulte Exemplos de código para o Amazon Bedrock usando AWS SDKs.

Os modelos de base no Amazon Bedrock são compatíveis com as modalidades de entrada e saída, que variam de modelo para modelo. Para verificar as modalidades compatíveis com os modelos Llama da Meta, consulte Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock. Para verificar quais recursos do Amazon Bedrock são compatíveis com os modelos Llama da Meta, consulte Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock. Para verificar em quais AWS regiões Meta Llama esses modelos estão disponíveis, consulteModelos de base compatíveis no Amazon Bedrock.

Ao fazer chamadas de inferência com modelos Llama da Meta, inclua um prompt para o modelo. Para obter informações gerais sobre como criar prompts para os modelos compatíveis com o Amazon Bedrock, consulte Conceitos de engenharia de prompts. Para obter informações de prompts específicos do Llama da Meta, consulte o MetaLlama prompt engineering guide.

Esta seção fornece informações sobre como usar os modelos da Meta a seguir.

Solicitação e reposta

O corpo da solicitação é passado no body campo de uma solicitação para InvokeModelou InvokeModelWithResponseStream.

Código de exemplo

Este exemplo mostra como chamar o modelo Llama 3 Instruct.

# Use the native inference API to send a text message to Meta Llama 3.

import boto3
import json

from botocore.exceptions import ClientError

# Create a Bedrock Runtime client in the Região da AWS of your choice.
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")

# Set the model ID, e.g., Llama 3 70b Instruct.
model_id = "meta.llama3-70b-instruct-v1:0"

# Define the prompt for the model.
prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."

# Embed the prompt in Llama 3's instruction format.
formatted_prompt = f"""
<|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{prompt}
<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
"""

# Format the request payload using the model's native structure.
native_request = {
    "prompt": formatted_prompt,
    "max_gen_len": 512,
    "temperature": 0.5,
}

# Convert the native request to JSON.
request = json.dumps(native_request)

try:
    # Invoke the model with the request.
    response = client.invoke_model(modelId=model_id, body=request)

except (ClientError, Exception) as e:
    print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
    exit(1)

# Decode the response body.
model_response = json.loads(response["body"].read())

# Extract and print the response text.
response_text = model_response["generation"]
print(response_text)

Este exemplo mostra como controlar a duração da geração usando modelos Llama 3 Instruct. Para obter respostas detalhadas ou resumos, ajuste “max_gen_len” e inclua instruções específicas no prompt.