Управление выводом с помощью top_p и max_tokens
Маркетинговая команда хочет получить два варианта истории о ChefBot — флагманском роботе-поваре: краткий обзор для инвесторов и более творческий материал в формате блога «за кулисами».
В этом упражнении библиотеки boto3 и json, а также клиент bedrock уже импортированы.
Это упражнение является частью курса
Введение в Amazon Bedrock
Инструкции к упражнению
- Сгенерируйте краткую историю, используя низкие значения
top_pиmax_tokens, а также более творческую историю с высокими значениямиtop_pиmax_tokens, при этомmax_tokensне должно превышать 200.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)