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使用 Amazon Bedrock 将基础模型集成到您的代码中
大型语言模型 (LLM) 和基础模型 (FM) 的兴起彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 领域。这些强大的模型经过大量数据训练，可以生成类似人类的文本、回答问题，甚至参与创意写作任务。但是，从头开始训练和部署此类模型是 […]
来源:亚马逊云科技 _机器学习大型语言模型 (LLM) 和基础模型 (FM) 的兴起彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 领域。这些强大的模型经过大量数据训练，可以生成类似人类的文本、回答问题，甚至参与创意写作任务。但是，从头开始训练和部署此类模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要专业知识和大量计算资源。
进入 Amazon Bedrock，这是一项完全托管的服务，可通过简单的 API 为开发人员提供对尖端 FM 的无缝访问。Amazon Bedrock 简化了开发人员对最先进生成 AI 功能的集成，提供预先训练的模型，这些模型可以自定义和部署，而无需从头开始进行大量模型训练。Amazon 在简化流程的同时保持了模型定制的灵活性，使开发人员能够直接在其应用程序中使用尖端的生成 AI 技术。借助 Amazon Bedrock，您可以将高级 NLP 功能（例如语言理解、文本生成和问答）集成到您的应用程序中。
Amazon Bedrock在本文中，我们将探讨如何将 Amazon Bedrock FM 集成到您的代码库中，让您轻松构建强大的 AI 驱动应用程序。我们将指导您完成设置环境、创建 Amazon Bedrock 客户端、提示和包装代码、调用模型以及使用各种模型和流式调用的过程。在本文结束时，您将掌握知识和工具来利用 Amazon Bedrock FM 的强大功能，加快您的产品开发时间表并为您的应用程序提供高级 AI 功能。
解决方案概述
先决条件
在深入集成过程之前，请确保您已满足以下先决条件：
AWS 账户 创建新账户 开发环境 AWS SDKsboto3
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