Керування результатом за допомогою top_p і max_tokens
Маркетингова команда тепер хоче дві версії історії про ChefBot — флагманського кулінарного робота: стислий бриф для інвесторів і більш креативний допис у блозі «закулісся».
У цій вправі бібліотеки boto3 і json, а також клієнт bedrock уже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Amazon Bedrock
Інструкції до вправи
- Згенеруйте стиснуту історію з низькими значеннями
top_pіmax_tokensта більш креативну історію з високими значеннямиtop_pіmax_tokens, обмежившиmax_tokensмаксимум 200.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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)