Začněte nyníZačněte zdarma

Řízení výstupu pomocí top_p a max_tokens

Marketingový tým teď chce dvě verze příběhu o ChefBotovi, vlajkovém robotickém kuchaři: stručný přehled pro investory a kreativnější článek na blog ze zákulisí.

V tomto cvičení jsou knihovny boto3 a json a klient bedrock již naimportovány.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do Amazon Bedrock

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vygeneruj stručný příběh s nízkou hodnotou top_p a nízkým max_tokens a kreativnější příběh s vysokou hodnotou top_p a vysokým max_tokens, přičemž max_tokens nastav maximálně na 200.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def generate_story_with_params(bedrock, top_p, max_tokens):
    messages = [{"role": "user",
             "content": "Write a story about ChefBot writing a bestselling AI-powered cookbook memoir."}]
    request_body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": max_tokens,
                 "top_p": top_p, "messages": messages})
    response = bedrock.invoke_model(body=request_body, modelId='us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0')
    response_body = json.loads(response.get('body').read().decode())
    return response_body["content"][0]["text"]
    
# Modify the parameters to create the two stories
short_focused = generate_story_with_params(bedrock, ____, ____)
long_diverse = generate_story_with_params(bedrock, ____, ____)

print("More focused: ", short_focused, "More creative: ", long_diverse)
Upravit a spustit kód