Làm việc với các tham số mô hình khác nhau

Create Your Free Account

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

Bài tập này là một phần của khóa học

Giới thiệu về Amazon Bedrock

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Tìm hiểu các kiến thức nền tảng về Amazon Bedrock, dịch vụ mô hình nền tảng được quản lý toàn phần của AWS. Bắt đầu với thiết lập cơ bản và xác thực, khám phá các mô hình nền tảng như Claude và Titan, và nắm vững các tương tác API thiết yếu. Chương này bao gồm thiết lập môi trường phát triển, chọn mô hình phù hợp cho từng bài toán, và triển khai xử lý yêu cầu API đúng cách, bao gồm phản hồi dạng streaming và quản lý lỗi.

Exercise 1: Truy cập Amazon Bedrock Exercise 2: Khởi tạo client Bedrock Exercise 3: Truy xuất chi tiết mô hình Bedrock Exercise 4: Chọn foundation model Exercise 5: Dùng đúng mô hình trong Bedrock Exercise 6: Tạo văn bản trong Bedrock

Trong chương này, bạn sẽ đi qua ba bài học chính. Bắt đầu với những kiến thức cơ bản về sinh văn bản và xử lý phản hồi, sau đó tiến tới các kỹ thuật prompt engineering nâng cao như few-shot learning và đầu ra có cấu trúc. Bài học cuối tập trung vào tối ưu tham số mô hình, giúp bạn tinh chỉnh các thiết lập như temperature và giới hạn token để đạt kết quả tối ưu. Mỗi bài học xây trên bài trước, từ tương tác API nền tảng đến kiểm soát tham số nâng cao cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Exercise 1: Tạo văn bản với mô hình ngôn ngữ Exercise 2: Nâng cấp prompt với gán vai trò Exercise 3: Xử lý phản hồi từ mô hình và xử lý lỗi Exercise 4: Phân loại báo cáo bằng foundation model Exercise 5: Ứng dụng kỹ thuật prompt engineering Exercise 6: Triển khai few-shot learning cho hình học Exercise 7: Tạo prompt cho đầu ra có cấu trúc Exercise 8: Làm việc với các tham số mô hình khác nhau

Bài tập hiện tại

Exercise 9: Điều chỉnh mức sáng tạo bằng tham số temperature Exercise 10: Kiểm soát đầu ra với top_p và max_tokens

Trong chương này, bạn sẽ xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và có trách nhiệm với Amazon Bedrock, vượt ra ngoài mức tương tác API cơ bản. Bắt đầu với AI hội thoại, bạn sẽ nắm vững quản lý trạng thái và xử lý ngữ cảnh để tạo trải nghiệm chat mạch lạc. Tiếp đó, bạn sẽ khám phá các kỹ thuật nhắc lệnh nâng cao, học cách tạo nhiều loại nội dung trong khi vẫn giữ phong cách và giọng điệu nhất quán. Chương này còn đề cập đến các khía cạnh quan trọng ở môi trường sản xuất như xử lý lỗi, giới hạn tốc độ và xử lý phản hồi hiệu quả. Cuối cùng, bạn sẽ triển khai các hàng rào bảo vệ và biện pháp an toàn về đạo đức, đảm bảo ứng dụng AI vừa mạnh mẽ vừa có trách nhiệm.

Exercise 1: Cân nhắc đạo đức và các rào chắn an toàn Exercise 2: Kiểm duyệt đánh giá sản phẩm Exercise 3: Tạo bộ lọc nội dung phù hợp với độ tuổi Exercise 4: Quản lý hội thoại với AI Exercise 5: Xây dựng lớp quản lý hội thoại Exercise 6: Giúp hội thoại ghi nhớ ngữ cảnh Exercise 7: Chiến lược nhắc lệnh nâng cao Exercise 8: Triển khai chain-of-thought prompting Exercise 9: Tạo nội dung theo phong cách với Bedrock Exercise 10: Xử lý phản hồi và lỗi từ API Exercise 11: Triển khai xử lý giới hạn tốc độ (rate limit)Exercise 12: Triển khai mô hình dự phòng Exercise 13: Chúc mừng bạn!