Parámetros para las descripciones de los productos

RoboChef Labs está preparando el texto de la página del producto para su nuevo robot de cocina ChefBot Pro. Con la función generate_description() proporcionada, experimenta con diferentes combinaciones de temperature, top_p y max_tokens para probar diferentes soluciones.

Las bibliotecas boto3 y json, así como la función generate_description(), se han importado previamente.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a Amazon Bedrock

Instrucciones del ejercicio

Establece los parámetros para tres configuraciones, utilizando diferentes valores de los parámetros para obtener un resultado conservador, equilibrado y creativo.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
product = "ChefBot Pro – AI Cooking Robot"

# Configuration 1: Conservative/Consistent
result1 = generate_description(bedrock, product, temperature=____, top_p=0.85, max_tokens=50)
# Configuration 2: Balanced
result2 = generate_description(bedrock, product, temperature=0.5, top_p=0.92, max_tokens=____)
# Configuration 3: Creative
result3 = generate_description(bedrock, product, temperature=0.8, top_p=____, max_tokens=200)

print("Conservative Result:", result1)
print("Balanced Result:", result2)
print("Creative Result:", result3)

Editar y ejecutar código

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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Aprende los fundamentos de Amazon Bedrock, el servicio de modelos básicos totalmente gestionado de AWS. Comienza con la configuración básica y la autenticación, explora los modelos básicos disponibles, como Claude y Titan, y domina las interacciones esenciales de la API. Este capítulo trata sobre la configuración de un entorno de desarrollo, la elección de modelos adecuados para un caso de uso y la implementación del manejo adecuado de solicitudes API, incluyendo respuestas en streaming y gestión de errores.

Exercise 1: Acceso a Amazon Bedrock Exercise 2: Inicialización del cliente Bedrock Exercise 3: Recuperación de detalles del modelo de roca madre Exercise 4: Selección de un modelo básico Exercise 5: Usar el modelo correcto en Bedrock Exercise 6: Generar texto en Bedrock

En este capítulo, avanzarás a través de tres lecciones clave. Comenzando con los conceptos básicos de la generación de texto y el manejo de respuestas, luego avanzarás hacia técnicas sofisticadas de ingeniería de prompts, como el aprendizaje con pocos ejemplos y las salidas estructuradas. La última lección trata sobre la optimización de los parámetros del modelo y enseña a los alumnos a ajustar configuraciones como la temperatura y los límites de tokens para obtener resultados óptimos. Cada lección se basa en la anterior, pasando de las interacciones fundamentales de la API al control avanzado de parámetros para casos de uso específicos.

Exercise 1: Generación de texto con modelos lingüísticos Exercise 2: Mejorar las indicaciones con la asignación de roles Exercise 3: Procesamiento de respuestas del modelo y gestión de errores Exercise 4: Categorización de informes del modelo básico Exercise 5: Aplicación de técnicas de ingeniería rápida Exercise 6: Implementar el aprendizaje con pocos ejemplos para geometría Exercise 7: Creación de indicaciones de salida estructuradas Exercise 8: Trabajar con diferentes parámetros del modelo Exercise 9: Ajustar la creatividad con el control de la temperatura Exercise 10: Control de la salida con top_p y max_tokens Exercise 11: Parámetros para las descripciones de los productos

Ejercicio actual

En este capítulo, crearás aplicaciones robustas y responsables con Amazon Bedrock, yendo más allá de las interacciones básicas con la API. Empezando por la IA conversacional, dominarás la gestión de estados y el manejo del contexto para crear experiencias de chat coherentes. A continuación, explorarás técnicas avanzadas de sugerencias y aprenderás a generar diversos tipos de contenido manteniendo un estilo y un tono coherentes. El capítulo trata aspectos críticos de la producción, como la gestión de errores, la limitación de la velocidad y el procesamiento eficiente de las respuestas. Por último, implementarás barreras éticas y medidas de seguridad, garantizando que tus aplicaciones de IA sean potentes y responsables.

Exercise 1: Consideraciones éticas y medidas de protección Exercise 2: Moderación de reseñas de productos Exercise 3: Creación de filtros de contenido adecuados para cada edad Exercise 4: Gestión de conversaciones con IA Exercise 5: Creación de una clase de gestor de conversaciones Exercise 6: Hacer que una conversación sea consciente de la memoria Exercise 7: Estrategias avanzadas de indicaciones Exercise 8: Implementación de la cadena de pensamiento Exercise 9: Generación de contenido con estilo con Bedrock Exercise 10: Gestión de respuestas y errores de la API Exercise 11: Implementación del control de límites de velocidad Exercise 12: Implementación de modelos alternativos Exercise 13: ¡Enhorabuena!