要调用 amazon bedrock 基础模型,需完成权限配置并使用 api 或 sdk 调用。1. 注册 bedrock 并申请所需模型访问权限;2. 配置 iam 用户或角色的 bedrock:invokemodel 权限;3. 使用 aws sdk(如 python 的 boto3)通过 api 调用模型,并注意 modelid、输入格式及参数设置;4. 注意区域限制、网络配置、模型提示格式及费用结构等问题。掌握这些步骤后即可将 bedrock 模型集成至应用中。
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使用 Amazon Bedrock 调用基础模型其实并不复杂,但需要理解它的调用方式和权限配置。Bedrock 是 AWS 推出的一项完全托管服务,允许你通过 API 调用多种主流的大型 AI 模型,比如 Anthropic 的 Claude、Meta 的 Llama 等。下面介绍几个关键点,帮助你快速上手。

在开始调用之前,你需要确保已经完成以下几步:

bedrock:InvokeModel 权限。可以使用 AWS 提供的 AmazonBedrockInvokeAccess 管理策略,或者自定义策略。这一步是很多人容易卡住的地方,尤其是权限问题,务必确认好 IAM 角色是否具备正确的策略。
目前调用 Bedrock 模型最常用的方式是通过 AWS SDK 发起 API 请求。以 Python 为例,使用 boto3 就可以轻松调用。

import boto3
import json
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
modelId='anthropic.claude-v2',
contentType='application/json',
accept='application/json',
body=json.dumps({
"prompt": "\n\nHuman: 写一篇关于气候变化的文章。\n\nAssistant:",
"max_tokens_to_sample": 300,
"temperature": 0.7,
"top_p": 1
})
)
response_body = json.loads(response.get('body').read())
print(response_body['completion'])几点说明:
modelId:指定你要调用的模型 ID,可以在 Bedrock 控制台里查到。body:不同模型的输入格式略有差异,需要参考官方文档。除了 Python,AWS SDK 还支持 Java、Node.js、Go 等语言。
调用 Bedrock 时,有几个常见问题需要注意:
us-east-1 或 us-west-2。如果遇到调用失败的情况,先检查错误码和日志,大多数时候是权限或参数格式的问题。
基本上就这些。掌握这几个步骤后,就可以灵活地将 Bedrock 的大模型能力集成到自己的应用中了。不复杂,但有些细节容易忽略,特别是权限和格式方面。
以上就是如何使用Amazon Bedrock服务 AWS Bedrock基础模型调用方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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