Project Icon

amazon-bedrock-workshop

实践教程助力掌握生成式AI应用

Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验,涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践,可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法,学习如何将基础模型应用于实际场景,提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。

Amazon Bedrock 工作坊

这个面向开发人员和解决方案构建者的动手实践工作坊介绍了如何通过 Amazon Bedrock 利用基础模型 (FM)。

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,通过 API 提供对第三方提供商和亚马逊的基础模型的访问。使用 Bedrock,您可以从各种模型中选择最适合您的用例的模型。

在这一系列实验中,您将探索我们在客户中看到的一些最常见的生成式 AI 使用模式。我们将展示生成文本和图像的技术,通过提高生产力为组织创造价值。这是通过利用基础模型来帮助撰写电子邮件、总结文本、回答问题、构建聊天机器人和创建图像来实现的。虽然本工作坊的重点是让您通过 Bedrock API 和 SDK 获得实施这些模式的实践经验,但您还可以选择探索与开源包如 LangChainFAISS 的集成。

实验包括:

  • 01 - 文本生成 [预计完成时间 - 45 分钟]
    • 使用 Bedrock 进行文本生成
    • 使用 Titan 和 Claude 进行文本摘要
    • 使用 Titan 进行问答
    • 实体提取
  • 02 - 知识库和 RAG [预计完成时间 - 45 分钟]
    • 托管 RAG 检索和生成示例
    • Langchain RAG 检索和生成示例
  • 03 - 模型定制 [预计完成时间 - 30 分钟]
    • 即将推出
  • 04 - 图像和多模态 [预计完成时间 - 30 分钟]
    • Bedrock Titan 图像生成器
    • Bedrock Stable Diffusion XL
    • Bedrock Titan 多模态嵌入
  • 05 - 代理 [预计完成时间 - 30 分钟]
    • 客户服务代理
    • 保险理赔代理
  • 06 - 开源示例(可选) [预计完成时间 - 30 分钟]
    • Langchain 文本生成示例
    • Langchain KB RAG 示例
    • Langchain 聊天机器人示例
    • NVIDIA NeMo Guardrails 示例
    • NodeJS Bedrock 示例

imgs/11-overview

您还可以参考工作坊网站上的分步指导说明

入门

选择笔记本环境

本工作坊以一系列 Python 笔记本的形式呈现,您可以在您选择的环境中运行:

为 Bedrock 启用 AWS IAM 权限

从笔记本环境中承担的 AWS 身份(对于 SageMaker 来说是 Studio/笔记本执行角色,对于自管理的笔记本可能是角色或 IAM 用户)必须具有足够的 AWS IAM 权限来调用 Amazon Bedrock 服务。

要授予您的身份 Bedrock 访问权限,您可以:

  • 打开 AWS IAM 控制台
  • 找到您的角色(如果使用 SageMaker 或以其他方式承担 IAM 角色),或者用户
  • 选择 添加权限 > 创建内联策略 以附加新的内联权限,打开 JSON 编辑器并粘贴以下示例策略:
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": ["bedrock:*"],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

⚠️ 注意: 使用 Amazon SageMaker 时,您的笔记本执行角色通常与您登录 AWS 控制台的用户或角色是分开的。如果您想探索 Amazon Bedrock 的 AWS 控制台,您还需要授予控制台用户/角色权限。只要您能够访问 AWS Bedrock 服务并拥有适当的凭证,您可以在任何地方运行笔记本。

有关 Bedrock 中细粒度操作和资源权限的更多信息,请查看 Bedrock 开发者指南。

克隆并使用笔记本

ℹ️ 注意: 在 SageMaker Studio 中,您可以通过点击 文件 > 新建 > 终端 来打开"系统终端"运行这些命令。

一旦您的笔记本环境设置完成,将此工作坊仓库克隆到其中。

sudo yum install -y unzip
git clone https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-workshop.git
cd amazon-bedrock-workshop

现在您已准备好探索实验笔记本了!从 00_Prerequisites/bedrock_basics.ipynb 开始,了解如何安装 Bedrock SDK、创建客户端以及从 Python 开始调用 API 的详细信息。

星标历史

星标历史图表

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号