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# Gerar respostas no console usando playgrounds
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Os playgrounds Amazon Bedrock são uma ferramenta Console de gerenciamento da AWS que fornece uma interface visual para experimentar a execução de inferência em diferentes modelos e o uso de configurações diferentes. Você pode usar os playgrounds para testar modelos e valores diferentes antes de integrá-los à aplicação.

Executar um prompt em um playground equivale a fazer uma [ConverseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStream.html)solicitação [InvokeModel[InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html),, [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) ou na API.

O Amazon Bedrock oferece os seguintes playgrounds para você experimentar:
+ **Chat/texto**: envie prompts de texto e gere respostas ou interaja usando a fala. Você pode selecionar um dos seguintes modos:
  + **Chat**: envie um prompt de texto ou interaja usando a fala. Para prompts de texto, você também pode incluir imagens ou documentos para complementar o prompt. Os prompts subsequentes enviados incluirão os prompts anteriores como contexto, de maneira que a sequência de prompts e respostas se assemelhe a uma conversa.
  + **Prompt único**: envie um prompt de texto único e gere uma resposta para ele.
**nota**  
Speech-to-speech modelos como o Amazon Nova Sonic só estão disponíveis no modo chat. O modo de comparação não é compatível com speech-to-speech modelos.
+ **Imagem**: envie um prompt de texto para gerar uma imagem. Você também pode enviar um prompt de imagem e especificar se deseja editá-lo ou gerar variações dele.
+ **Multimodal (pré-visualização)** — Envie solicitações de texto e gere conteúdo multimodal. Ele também suporta os modos de bate-papo e prompt único.

O procedimento a seguir descreve como enviar um prompt no playground, as opções que você pode ajustar e as ações que você poderá realizar depois que o modelo gerar uma resposta.

**Como usar um playground**

1. Caso ainda não tenha feito isso, solicite acesso aos modelos que deseja usar. Para obter mais informações, consulte [Solicitar acesso aos modelos](model-access.md).

1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)

1. No painel de navegação, em Teste, escolha **Playground**.

1. Se você estiver no playground **Chat/texto**, selecione um **Modo**.

1. Escolha **Selecionar modelo** e selecione um provedor, um modelo e um throughput a serem usados. Para ter mais informações sobe aumentar o throughput, consulte [Aumentar o throughput com inferência entre regiões](cross-region-inference.md) e [Aumentar a capacidade de invocação do modelo com throughput provisionado no Amazon Bedrock](prov-throughput.md).

1. Envie as seguintes informações para gerar uma resposta:
   + Prompt: uma ou mais frases de texto que configuram um cenário, uma pergunta ou uma tarefa para um modelo. Para obter informações sobre como criar prompts, consulte [Conceitos de engenharia de prompts](prompt-engineering-guidelines.md).

     Alguns modelos (consulte os [modelos em um piscar](model-cards.md) de olhos) permitem que você inclua um arquivo das seguintes formas:
     + Selecione o ícone de anexo e escolha um arquivo para fazer upload.
     + Selecione o ícone de anexo e escolha um objeto do Amazon S3 para fazer upload.
     + Arraste um arquivo até o prompt.

     Inclua arquivos para complementar o prompt. Você pode consultar o arquivo no texto do prompt. Por exemplo, você pode escrever **Summarize this document for me** ou **Tell me what's in this image**. Você pode incluir os seguintes tipos de arquivo:
     + **Documentos**: adicione documentos para complementar o prompt. Para obter uma lista dos tipos de arquivo compatíveis, consulte o `format` campo em [DocumentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_DocumentBlock.html).
**Atenção**  
Os nomes de documento são vulneráveis a injeções de prompt, porque o modelo pode interpretá-los inadvertidamente como instruções. Por isso, é recomendável especificar um nome neutro.
     + **Imagens**: adicione imagens para complementar o prompt, se o modelo permitir entradas multimodais de imagem e texto. Para obter uma lista dos tipos de arquivo compatíveis, consulte o `format` campo no [ImageBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ImageBlock.html).
     + **Imagens**: adicione vídeos para complementar o prompt, se o modelo permitir entradas multimodais de vídeo e texto. Para obter uma lista dos tipos de arquivo compatíveis, consulte o `format` campo no [VideoBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_VideoBlock.html).
**nota**  
As restrições de conteúdo variam de acordo com a operação e o modelo subjacentes da API. Para obter mais informações, consulte [Restrições de API](inference-api-restrictions.md).
   + Configurações: configurações ajustadas por você para modificar a resposta do modelo. Entre as configurações estão:
     + Parâmetros de inferência: valores que afetam ou limitam a maneira como o modelo gera a resposta. Para obter mais informações, consulte [Geração de resposta de influência com parâmetros de inferência](inference-parameters.md). Para examinar parâmetros de inferência para modelos específicos, consulte [Parâmetros de solicitação de inferência e campos de resposta para modelos de base](model-parameters.md).
     + Prompts de sistema: prompts que dão instruções ou contextualizam para o modelo a tarefa que ele deve realizar ou a persona que ele deve adotar. Para obter mais informações e uma lista de modelos compatíveis com prompts do sistema, consulte [Realizar uma conversa com as operações de API Converse](conversation-inference.md).
     + Barreiras de proteção: filtra conteúdo perigoso ou indesejado em prompts e respostas de modelo. Para obter mais informações, consulte [Detectar e filtrar conteúdo nocivo usando as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock](guardrails.md).

1. (Opcional) Se um modelo oferecer suporte a streaming, o comportamento padrão é transmitir as respostas. Você pode desativar o streaming escolhendo o ícone de opções (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) e modificando a opção **Preferência de streaming**.

1. (Opcional) Alguns modelos de geração de texto oferecem suporte à avaliação comparativa. Você pode comparar respostas de modelos diferentes fazendo o seguinte:

   1. Ative o **Modo de comparação**.

   1. Escolha **Selecionar modelo** e selecione um provedor, um modelo e um throughput a serem usados.

   1. Escolha o ícone de configurações (![\[Three horizontal sliders with adjustable circular controls for settings or parameters.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/configurations.png)) para modificar as configurações a serem usadas.

   1. Para adicionar mais modelos a serem comparados, escolha o ícone \$1 à direita, selecione um modelo e modifique as configurações conforme necessário.

1. (Opcional) Se um modelo permitir armazenamento em cache de prompts, você poderá abrir o painel **Configurações** e ativar o **Armazenamento em cache de prompts** para permitir o armazenamento em cache de suas entradas e das respostas do modelo e reduzir o custo e a latência. Para obter mais informações, consulte [Armazenamento em cache de prompts para agilizar a inferência do modelo](prompt-caching.md).

1. Para executar o prompt, escolha **Executar**. O Amazon Bedrock não armazena nenhum texto, imagem ou documento que você forneça. Os dados são usados somente para gerar a resposta. 
**nota**  
Se a resposta violar a política de moderação de conteúdo, o Amazon Bedrock não a exibirá. Se você ativou o streaming, o Amazon Bedrock limpa toda a resposta caso ela gere conteúdo que viole a política. Para obter mais detalhes, acesse o console Amazon Bedrock, selecione **Provedores** e leia o texto na seção **Limitações de conteúdo**.

1. O modelo exibe a resposta. Se você estiver usando o modo de bate-papo do playground, poderá enviar uma solicitação para responder à resposta e gerar outra resposta.

1. Depois de gerar uma resposta, você terá as seguintes opções:
   + Para exportar a resposta como um arquivo JSON, escolha o ícone de opções (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) e selecione **Exportar como JSON**.
   + Para exibir a solicitação de API feita por você, escolha o ícone de opções (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) e selecione **Visualizar solicitação de API**.
   + No modo de bate-papo do playground, você pode ver as métricas na seção **Métricas do modelo**. As seguintes métricas de modelo estão disponíveis:
     + **Latência**: o tempo que leva entre o recebimento da solicitação pelo Amazon Bedrock e o momento em que a resposta é exibida (para respostas sem streaming) ou o momento em que o fluxo de respostas é concluído (para respostas de streaming).
     + **Contagem de tokens de entrada**: o número de tokens que são inseridos no modelo como entrada durante a inferência.
     + **Contagem de tokens de saída**: o número de tokens gerados em resposta a um prompt. Respostas mais longas e mais coloquiais exigem mais tokens.
     + **Custo**: o custo de processar a entrada e gerar tokens de saída.

     Para definir critérios de métricas aos quais você deseja que a resposta corresponda, escolha **Definir critérios de métricas** e defina condições para que o modelo corresponda. Depois que você aplica os critérios, a seção **Métricas do modelo** mostra quantos e quais critérios foram atendidos pela resposta.

     Se os critérios não forem atendidos, você poderá escolher um modelo diferente, reescrever o prompt ou modificar as configurações e reexecutar o prompt.