amazon bedrock quick start

Bangun aplikasi AI generatif dengan cepat dengan Amazon Bedrock

Repositori ini berisi sampel kode untuk membangun aplikasi AI yang beragam menggunakan model pondasi Amazon Bedrock. Pelajari cara mempercepat proyek dalam pembuatan gambar dan teks dan seterusnya.

Memulai

Untuk mendapatkan salinan lokal dan berjalan, ikuti langkah -langkah sederhana ini.

Prasyarat

• Python 3.9 atau lebih tinggi
• Pip
• Akses Model di Amazon Bedrock

Instalasi

Kloning repo

git clone https://github.com/build-on-aws/amazon-bedrock-quick-start.git

Pasang paket yang diperlukan

pip install -r requirements.txt

Penggunaan

Repositori ini berisi berbagai sampel kode yang menunjukkan cara membangun aplikasi AI menggunakan model pondasi Amazon Bedrock. Inilah cara menggunakan masing -masing:

Pembuatan gambar

Untuk menghasilkan gambar menggunakan difusi stabil, jalankan perintah berikut:

streamlit run sd_sample_st.py

Ini akan meluncurkan aplikasi streamLit di mana Anda dapat memasukkan petunjuk teks untuk menghasilkan gambar yang sesuai.

Contoh teks

Jalankan skrip Python ini untuk melihat aplikasi berbasis teks yang berbeda seperti ringkasan teks, pembuatan kode, dan tanya jawab:

python text_examples.py

Script ini akan menghasilkan hasil untuk masing-masing aplikasi ini, menampilkan fleksibilitas model yayasan dalam tugas berbasis teks.

Chatbot

Untuk berinteraksi dengan chatbot yang dibangun menggunakan Amazon Bedrock, Langchain, dan Streamlit, jalankan:

streamlit run chat_bedrock_st.py

Ini meluncurkan aplikasi streamLit di mana Anda dapat melakukan percakapan dengan chatbot, menyaksikan kemampuan percakapan bertenaga AI secara langsung.

Contoh kain

Untuk melihat bagaimana pengambilan generasi augmented (RAG) bekerja dengan langchain, eksekusi:

python rag_example.py

Ini akan menunjukkan bagaimana model yayasan rag augments dengan mengambil dan memasukkan data eksternal ke dalam konten yang dihasilkan.

Keamanan

Lihat berkontribusi untuk informasi lebih lanjut.

Lisensi

Perpustakaan ini dilisensikan di bawah lisensi MIT-0. Lihat file lisensi.