Gestionarea răspunsurilor și erorilor API

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Amazon Bedrock

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Învață elementele fundamentale ale Amazon Bedrock, serviciul AWS complet administrat pentru modele de fundație. Începi cu configurarea de bază și autentificarea, explorezi modelele de fundație disponibile, precum Claude și Titan, și stăpânești interacțiunile esențiale cu API-ul. Acest capitol acoperă configurarea unui mediu de dezvoltare, alegerea modelelor potrivite pentru un caz de utilizare și gestionarea corectă a cererilor API, inclusiv răspunsurile în flux și tratarea erorilor.

Exercise 1: Accesarea Amazon Bedrock Exercise 2: Inițializarea clientului Bedrock Exercise 3: Obținerea detaliilor unui model Bedrock Exercise 4: Selectarea unui model de bază Exercise 5: Utilizarea modelului potrivit în Bedrock Exercise 6: Generarea de text în Bedrock

În acest capitol, vei parcurge trei lecții-cheie. Pornești cu noțiunile de bază ale generării de text și gestionării răspunsurilor, apoi avansezi spre tehnici sofisticate de inginerie a prompturilor, cum ar fi învățarea cu puține exemple și structurarea rezultatelor. Ultima lecție acoperă optimizarea parametrilor modelului, arătându-ți cum să reglezi setări precum temperatura și limitele de tokeni pentru rezultate optime. Fiecare lecție o construiește pe cea anterioară, de la interacțiunile de bază cu API-ul până la controlul avansat al parametrilor pentru cazuri de utilizare specifice.

Exercise 1: Generarea de text cu modele de limbaj Exercise 2: Îmbunătățirea prompturilor prin atribuirea unui rol Exercise 3: Procesarea răspunsurilor modelului și gestionarea erorilor Exercise 4: Categorizarea rapoartelor cu un model de bază Exercise 5: Aplicarea tehnicilor de inginerie a prompturilor Exercise 6: Implementează învățarea few-shot pentru geometrie Exercise 7: Crearea de prompturi cu rezultate structurate Exercise 8: Lucrul cu diferiți parametri ai modelului Exercise 9: Reglarea creativității cu ajutorul parametrului temperature Exercise 10: Controlul rezultatelor cu top_p și max_tokens

În acest capitol, vei construi aplicații robuste și responsabile cu Amazon Bedrock, depășind interacțiunile de bază cu API-ul. Începând cu AI conversațional, vei stăpâni gestionarea stării și a contextului pentru a crea experiențe de chat coerente. Vei explora apoi tehnici avansate de promptare, învățând să generezi diverse tipuri de conținut păstrând un stil și un ton consecvent. Capitolul acoperă aspecte critice pentru producție, precum tratarea erorilor, limitarea ratei și procesarea eficientă a răspunsurilor. În final, vei implementa măsuri etice de protecție, asigurând că aplicațiile tale AI sunt atât puternice, cât și responsabile.

Exercise 1: Considerații etice și măsuri de protecție Exercise 2: Moderarea recenziilor de produse Exercise 3: Crearea filtrelor de conținut adaptate vârstei Exercise 4: Gestionarea conversațiilor cu AI Exercise 5: Crearea unei clase de gestionare a conversațiilor Exercise 6: Adăugarea memoriei conversaționale Exercise 7: Strategii avansate de prompting Exercise 8: Implementarea prompting-ului cu lanț de gândire Exercise 9: Generare de conținut stilizat cu Bedrock Exercise 10: Gestionarea răspunsurilor și erorilor API

Exercițiul curent

Exercise 11: Implementarea gestionării limitelor de rată Exercise 12: Implementarea modelelor de rezervă Exercise 13: Felicitări!