Lambda(Python)からテキスト生成AI(Titan)を呼び出す – 【Amazon Bedrock】
Lambda(Python)からAmazon Titan Text G1 – Expressを呼び出してみます。
プレイグラウンドで試したことをLambdaでやってみます。
前提
Lambda…東京
Amazon Bedrock…バージニア北部
APIリクエスト
APIリクエストは「プロバイダー」-「Titan Text G1 – Express」に記載されています。
Python
ソースです。
import json import boto3 bedrock = boto3.client('bedrock-runtime','us-east-1') def lambda_handler(event, context): prompt = event['prompt'] payload = json.dumps({ "inputText": prompt, "textGenerationConfig":{ "maxTokenCount": 4096, "stopSequences": [], "temperature": 0, "topP": 1 } }) response = bedrock.invoke_model( body=payload, modelId="amazon.titan-text-express-v1", contentType="application/json", accept="application/json" ) response_body = json.loads(response.get('body').read()) print(response_body) outputText = response_body.get('results')[0].get('outputText') print(outputText) return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps(outputText) }
テストイベントです。
{ "prompt": "Is amazon bedrock useful?" }
インラインポリシー
インラインポリシーをアタッチします。
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "Statement1", "Effect": "Allow", "Action": [ "bedrock:InvokeModel" ], "Resource": [ "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/amazon.titan-text-express-v1" ] } ] }
テスト
マネジメントコンソールからテストします。
レスポンスボディに生成AIからの結果が返ってきています。
ドキュメント
生成 AI の基盤モデル – Amazon Titan – AWS
Amazon が提供する高性能な基盤モデル (FM) を活用して、責任あるイノベーションを推進します。
Amazon Titan Text モデル - Amazon Bedrock
Amazon Titan テキストモデルには、Amazon Titan Text G1 - Express と Amazon が含まれます Titan Text G1 - Lite 。
KHI入社して退社。今はCONFRAGEで正社員です。関西で140-170/80~120万から受け付けております^^
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