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top_p と max_tokens で出力を制御する

マーケティングチームは、旗艦の調理ロボット「ChefBot」について、投資家向けの簡潔なブリーフィングと、より創造的な「舞台裏」ブログ記事の2種類のストーリーを求めています。

この演習では、boto3 と json ライブラリ、および bedrock クライアントがあらかじめインポートされています。

この演習はコースの一部です

Amazon Bedrock入門

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演習の手順

  • 低い top_p と低い max_tokens で簡潔なストーリーを、そして高い top_p と高い max_tokens でより創造的なストーリーを生成します。max_tokens は最大で 200 にしてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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)
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