Amazon Bedrock Samples: 探索AWS生成式AI服务的实用指南

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Amazon Bedrock Samples:探索AWS生成式AI服务的实用指南

Amazon Bedrock是AWS推出的一项强大的生成式AI服务,为开发者提供了便捷访问顶级基础模型的能力。本文将深入探讨Amazon Bedrock Samples代码库,为您揭示这一创新服务的潜力与应用。

什么是Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock是一项托管服务,允许开发者通过API轻松访问来自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和Amazon等领先AI公司的基础模型。它提供了一个统一的体验,使用户能够探索、定制和部署最适合其用例的大型语言模型和生成式AI模型。

Amazon Bedrock Samples代码库概览

Amazon Bedrock Samples是AWS官方提供的代码示例库,旨在帮助开发者快速上手并充分利用Amazon Bedrock服务。该代码库包含了丰富的示例和教程,涵盖了从基础入门到高级应用的多个方面。

Amazon Bedrock Samples GitHub仓库

主要内容板块

Bedrock入门: 提供了基础的服务使用教程,帮助新手快速理解和上手。
提示工程: 包含了有效构建提示的技巧和最佳实践,对于优化模型输出至关重要。
模型微调: 演示如何针对特定用例对Bedrock模型进行微调,以提高性能和准确性。
自定义模型导入: 指导用户如何将自定义模型导入到Bedrock中使用。
生成式AI解决方案: 展示了一系列实际应用场景,如文本生成、代码生成等。
知识库构建: 介绍如何利用Bedrock构建和查询知识库。
检索增强生成(RAG): 实现了将外部知识整合到生成过程中的RAG技术。
AI代理: 演示了如何创建和使用基于Bedrock的生成式AI代理。
安全与治理: 提供了保护Bedrock应用程序安全的最佳实践。
负责任的AI: 探讨了如何以负责任和道德的方式使用Bedrock。

快速上手指南

要开始使用Amazon Bedrock Samples,您需要遵循以下步骤:

确保您有权访问Amazon Bedrock服务。
克隆GitHub仓库到本地环境。
根据需要浏览并进入相应的文件夹。
按照每个文件夹中README的详细说明进行操作。

IAM权限配置

为了使用Amazon Bedrock,您需要为AWS身份配置适当的IAM权限。以下是一个基本的IAM策略示例:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": ["bedrock:*"],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

请注意,在SageMaker环境中,笔记本执行角色通常与AWS控制台登录身份是分开的。如果您希望在AWS控制台中探索Amazon Bedrock,需要为控制台用户/角色单独授予权限。

代码示例解析

让我们来看一个简单的代码示例,展示如何使用Amazon Bedrock生成文本:

import boto3

bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

prompt = "Write a short story about a robot learning to love:"

body = json.dumps({
    "prompt": prompt,
    "max_tokens_to_sample": 300,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
})

modelId = "anthropic.claude-v2"

response = bedrock.invoke_model(
    body=body, 
    modelId=modelId,
    accept='application/json',
    contentType='application/json'
)

response_body = json.loads(response.get('body').read())
print(response_body.get('completion'))