使用 Amazon Bedrock API 请求示例 AWS Command Line Interface - Amazon Bedrock
列出 Amazon Bedrock 必须提供的基础模型向模型提交文本提示并使用以下命令生成文本回复 InvokeModel向模型提交文本提示并使用 Converse 生成文本回复

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使用 Amazon Bedrock API 请求示例 AWS Command Line Interface

本节将指导您尝试使用 Amazon Bedrock 中的一些常见操作 AWS CLI 以测试您的权限和身份验证设置是否正确。在运行以下示例之前，应检查是否满足了以下先决条件：

先决条件

使用您创建的 Amazon Bedrock 角色，测试您的权限和访问密钥是否已正确设置 Amazon Bedrock。这些示例假设您已使用访问密钥配置了默认配置文件。请注意以下几点：

  • 最低限度，您必须配置包含以下内容的配置文件 AWS 访问密钥 ID 和 AWS 秘密访问密钥。

  • 如果您使用的是临时证书，则还必须附上 AWS 会话令牌。

列出 Amazon Bedrock 必须提供的基础模型

以下示例使用 Amazon Bedrock 终端节点运行该ListFoundationModels操作。 ListFoundationModels列出了您所在地区的 Amazon Bedrock 中可用的基础模型 (FMs)。在终端中，运行以下命令：

aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1

如果命令成功，则响应将返回 Amazon Bedrock 中可用的基础模型列表。

向模型提交文本提示并使用以下命令生成文本回复 InvokeModel

以下示例使用 Amazon Bedrock 运行时终端节点运行该InvokeModel操作。 InvokeModel允许您提交提示以生成模型响应。在终端中，运行以下命令：

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

如果命令成功，则模型生成的响应将写入invoke-model-output-text.txt文件中。文本响应与随附信息一起返回到outputText字段中。

向模型提交文本提示并使用 Converse 生成文本回复

以下示例使用 Amazon Bedrock 运行时终端节点运行 C onvers e 操作。 Converse允许您提交提示以生成模型响应。我们建议InvokeModel在支持时使用 op Converse eration over，因为它可以统一各个 Amazon Bedrock 模型的推理请求并简化多回合对话的管理。在终端中，运行以下命令：

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}'

如果命令成功，则将在text字段中返回模型生成的响应以及随附的信息。