Contrôle de la sortie avec top_p et max_tokens
L'équipe marketing souhaite désormais deux versions d'un article sur ChefBot, le robot culinaire phare de l'entreprise : un briefing concis destiné aux investisseurs et un article de blog plus créatif présentant les coulisses du projet.
Dans cet exercice, les bibliothèques boto3
et json
, ainsi que le client bedrock
, ont été pré-importés.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à Amazon Bedrock
Instructions
max_tokens
Rédigez un récit concis en utilisant un faible niveau d'top_p
et un faible niveau d'max_tokens
, ainsi qu'un récit plus créatif en utilisant un niveau élevé d'top_p
et un niveau élevé d'max_tokens
, en limitant le nombre de mots à 200.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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='anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-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)