利用Amazon-Bedrock畅玩Claude-3等多种领先模型,抢占AI高地体验倒计时4小时

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2024-03-10 约 1392 字预计阅读 3 分钟

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利用Amazon Bedrock畅玩Claude 3等多种领先模型，抢占AI高地(体验倒计时4小时)

快乐的时间总是短暂的，Claude 3 在亚马逊云科技上限时体验仅剩4小时，上次分享了入门级操作教程，本期给大家带来AWS Lambda + Amazon Bedrock一起构建可以便捷使用的Claude 3接口

AWS Lambda

AWS Lambda 是一项计算服务，可以运行您的代码以响应事件并自动管理计算资源，这使其成为将想法转化为现代生产无服务器应用程序的最快方式。

用我们大众可理解的解释来讲，就是我们专注于代码层面，不考虑底层运行逻辑，类似的友商产品例如函数计算、云函数等

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），以及通过安全性、隐私性和负责任的 AI 构建生成式人工智能应用程序所需的一系列广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的热门 FM，通过微调和检索增强生成（RAG）等技术利用您的数据对其进行私人定制，并构建使用您的企业系统和数据来源执行任务的代理。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，因此您无需管理任何基础设施，并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到您的应用程序中。

本次咱们的实验就会用到Amazon Bedrock服务，通过在lambda上面使用Amazon Bedrock调用Claude 3的api，最终以URL的形式对外暴露

动手实践

Amazon Bedrock设置

首先我们要确保咱们自己的账户能够成功启用Amazon Bedrock服务，请检查是否有满足以下条件之一

亚马逊云科技全球账户的billing账单地址设置是否是海外，因为在中国大陆是无法使用Claude 3模型的

可以设置Tax信息地址

确保能够满足以上条件后，按照之前文章的操作流程或者亚马逊云科技给出《限时使用Claude3》的教程进行Claude 3模型启用

创建IAM 角色

分别添加如下权限

AmazonBedrockFullAccess
AWSLambdaBasicExecutionRole

编写AWS Lambda函数

代码填充

参考:

import boto3
import json
import base64

bedrock = boto3.client("bedrock-runtime")

def lambda_handler(event, context):
    user_message = base64.b64decode(event['body']).decode()
    body = json.dumps({
        "max_tokens": 1000,
        "messages": [{"role": "user", "content": user_message}],
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31"
    })
    #Call the claude3 on the Amazon Bedrock
    response = bedrock.invoke_model(
        body=body, 
        modelId="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
        )

    #Extract the response content in the json
    response_body = json.loads(response.get("body").read())
    resp_to_user = response_body.get("content")[0]['text']
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': resp_to_user
    }

修改函数超时以及创建函数URL

根据自身需求是否设置身份验证

本地测试代码

import requests

url = '你的AWS lambda函数URL'

payload = input("User:")

while True:
    resp = requests.request("POST", url, data=payload)
    print(resp.text)
    payload = input("User:")
    if payload == "q":
        break

当然还有很多玩法，例如我们可以使用boto3包中的"invoke_model_with_response_stream"，同样可以实现对话功能，我们也可以通过调用接口，将多式联运消息中的图像和提示文本传递给AnthropicClaude 3 Sonnet模型

从这样一个小的实验，我们可以向后延申，例如

构建一个前端页面，直接给用户页面，对接对应的接口，使用起来更优雅
联合更多的服务一起使用，例如结合Amazon API Gateway、AWS Lambda、Amazon Bedrock、Amazon Dynamo等一起构建一个带有记录的Claude3模型工作流

更多精彩内容还是需要广大同学们一起去探索和发现，欢迎大家通过亚马逊云科技Amazon Bedrock访问包括Claude3在内的多种领先模型，以及学习上述所提到的服务，在构建工作流的时候实现全线Serverless化，降低运维成本！

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