Wybór właściwego modelu w Bedrock
Pracujesz dla BeanBliss – firmy specjalizującej się w kawie specialty, która pomaga niezależnym kawiarniom urozmaicać menu dzięki lokalnie palonej kawie. Zespół przygotowuje się do wdrożenia narzędzi do planowania popytu opartych na sztucznej inteligencji i poprosił cię o zademonstrowanie, jak model Claude w Amazon Bedrock może pomóc w skuteczniejszym prognozowaniu zapotrzebowania klientów.
Biblioteki boto3 i json zostały już zaimportowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do Amazon Bedrock
Instrukcje do ćwiczenia
- Zainicjuj klienta Bedrock do obsługi wnioskowania.
- Wywołaj model za pomocą klienta
bedrock.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Initialize the client for inference
bedrock = boto3.client('____', region_name='us-east-1')
messages = [{"role": "user", "content": "What are some ways to forecast customer demand?"}]
request_body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 20,
"messages": messages})
# Invoke the model
response = bedrock.____(body=request_body, modelId='us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0')
response_body = json.loads(response.get('body').read())
print(response_body)