शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

top_p और max_tokens से आउटपुट नियंत्रित करना

मार्केटिंग टीम को अब ChefBot, जो हमारा प्रमुख कुकिंग रोबोट है, पर दो तरह की कहानियाँ चाहिए: निवेशकों के लिए एक संक्षिप्त ब्रीफिंग और एक अधिक रचनात्मक "पर्दे के पीछे" ब्लॉग पोस्ट.

इस अभ्यास में boto3 और json लाइब्रेरीज़, और bedrock क्लाइंट, पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Amazon Bedrock परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कम top_p और कम max_tokens के साथ एक संक्षिप्त कहानी जनरेट करें, और उच्च top_p और उच्च max_tokens के साथ एक अधिक रचनात्मक कहानी जनरेट करें, ध्यान रखें कि max_tokens अधिकतम 200 तक ही रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
कोड संपादित करें और चलाएँ