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Muestras de lecho de roca amazónica

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Este repositorio contiene ejemplos prediseñados para ayudar a los clientes a comenzar con el servicio Amazon Bedrock.

Contenido

Introducción a Bedrock: aprenda los conceptos básicos del servicio Bedrock
Ingeniería de indicaciones: consejos para crear indicaciones efectivas
Agentes: formas de implementar agentes de IA generativa y sus componentes.
Importación de modelos personalizados: importe modelos personalizados a Bedrock
Multimodal: trabajar con datos multimodales con Amazon Bedrock
Casos de uso de IA generativa: ejemplos de casos de uso de IA generativa
Generación aumentada de recuperación (RAG): implementación de RAG
IA responsable: utilice Bedrock de forma responsable y ética
Taller: ejemplo de taller de Amazon Bedrock
POC to Prod: producción de cargas de trabajo con Bedrock
Incrustaciones: aprenda a utilizar los modelos de incrustación disponibles en Amazon Bedrock
Observabilidad y evaluación: conozca cómo Amazon Bedrock ayuda a mejorar la observabilidad y evaluación de modelos y aplicaciones de IA de generación.

Empezando

Para comenzar con los ejemplos de código, asegúrese de tener acceso a Amazon Bedrock. Luego clone este repositorio y navegue hasta una de las carpetas anteriores. Se proporcionan instrucciones detalladas en el archivo README de cada carpeta.

Habilite los permisos de AWS IAM para Bedrock

La identidad de AWS que asume de su entorno (que es el rol de ejecución de Studio/notebook de SageMaker, o podría ser un rol o usuario de IAM para cuadernos autoadministrados u otros casos de uso), debe tener suficientes permisos de AWS IAM para llamar a Amazon. Servicio de base.

Para otorgarle a Bedrock acceso a su identidad, puede:

Abra la consola de AWS IAM
Encuentre su rol (si usa SageMaker o asume un rol de IAM), o bien Usuario
Seleccione Agregar permisos > Crear política en línea para adjuntar nuevos permisos en línea, abra el editor JSON y pegue la política de ejemplo siguiente:

 {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": ["bedrock:*"],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

️ Nota 1: Con Amazon SageMaker, su función de ejecución de cuaderno normalmente estará separada del usuario o función con el que inicia sesión en la consola de AWS. Si desea explorar la consola de AWS para Amazon Bedrock, también deberá otorgar permisos al usuario/rol de su consola.