Amazon Bedrock 常用场景及 Python 实现

Amazon Bedrock 是 AWS 提供的一项全托管服务，它为开发者提供了一系列高性能的基础模型（Foundation Models，FMs）。通过单一 API，开发者可以访问来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的模型。本文将介绍 Amazon Bedrock 的几个常用场景，并提供相应的 Python 代码示例。

准备工作

在开始之前，请确保您已经：

1. 安装了 boto3 库：

pip install boto3

1. 配置了 AWS 凭证，可以通过 AWS CLI 或环境变量设置。
2. 有适当的权限访问 Amazon Bedrock 服务。

1. 文本生成

文本生成是 AI 模型的一个基本功能，可以用于创意写作、内容创作等场景。

场景：生成一个关于机器人学习绘画的短故事

import boto3
import json

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

prompt = "Write a short story about a robot learning to paint."

body = json.dumps({
    "prompt": prompt,
    "max_tokens_to_sample": 500,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 1,
})

response = bedrock.invoke_model(
    modelId&#