Descarga de ruby amazon bedrock - Descarga de código fuente de ruby amazon bedrock

Roca amazónica rubí

¿Integración perfecta con la API de Amazon Bedrock para la generación de imágenes y texto impulsada por IA en Ruby? +?. API de Amazon Bedrock.

Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que hace que los FM de las principales empresas emergentes de IA y Amazon estén disponibles a través de una API, por lo que puede elegir entre una amplia gama de FM para encontrar el modelo que mejor se adapte a su caso de uso.

Instalación

empaquetador

Agregue la siguiente línea al Gemfile de su aplicación:

 gem "ruby-amazon-bedrock" , "~> 0.2.4"

Y luego ejecuta:

$ bundle install

instalación de gemas

O instalar con:

$ gem install ruby-amazon-bedrock -v 0.2.4

y requerir con:

 require "amazon_bedrock"

Cartas credenciales

Para utilizar Amazon Bedrock, necesitará sus credenciales seguras como cualquier otro servicio de AWS. Obtenga sus claves de AWS IAM (Gestión de acceso e identidad) https://us-east-1.console.aws.amazon.com/iam

Acceso al modelo

Para utilizar Bedrock, debe solicitar acceso a las FM de Bedrock. Para hacerlo, deberá tener los permisos de IAM correctos. Para ciertos modelos, es posible que primero deba enviar detalles del caso de uso antes de poder solicitar acceso.

Precios del modelo

Tenga en cuenta que al utilizar ruby-amazon-bedrock Gem junto con Amazon Bedrock, puede incurrir en costos asociados con el uso de los servicios de Amazon Bedrock. Como usuario, usted es el único responsable de todos y cada uno de los costos que surjan del uso de Amazon Bedrock. Puedes ver más detalles sobre los precios aquí.

Inicio rápido

Cree una instancia de un cliente pasando sus credenciales de AWS IAM:

 client = RubyAmazonBedrock :: Client . new (
  region : "AWS_REGION" ,
  access_key_id : "AWS_ACCESS_KEY_ID" ,
  secret_access_key : "AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
)

O copie el .env.sample a un archivo .env con las credenciales de su cuenta y use la variable ENV . NOTA: Este paso es OBLIGATORIO para ejecutar las pruebas con rspec

 client = RubyAmazonBedrock :: Client . new (
  region : ENV [ "AWS_REGION" ] ,
  access_key_id : ENV [ "AWS_ACCESS_KEY_ID" ] ,
  secret_access_key : ENV [ "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" ]
)

Perfiles con nombre de AWS

También puede utilizar AWS Named Profiles pasando el argumento de palabra clave profile . Cuando se utiliza un perfil con nombre, no será necesario especificar la region , access_key_id y access_token .

 client = RubyAmazonBedrock :: Client . new (
  profile : "AWS_PROFILE"
)

Opciones

El argumento de opciones mejora la flexibilidad del método al permitir configuraciones adicionales específicas del modelo. Si no se proporciona explícitamente, el método utiliza por defecto un conjunto de parámetros de modelo estándar. Puede ver más detalles sobre los parámetros opcionales de un modelo.

Proveedores de modelos

Laboratorios AI21

Las empresas utilizan la familia Jurassic de AI21 de LLM líderes para crear aplicaciones y servicios generativos impulsados por IA aprovechando los datos organizacionales existentes. Jurassic admite casos de uso entre industrias, incluida la generación de textos largos y cortos, respuesta a preguntas contextuales, resúmenes y clasificación. Diseñado para seguir instrucciones en lenguaje natural, Jurassic está entrenado en un corpus masivo de texto web y admite seis idiomas además del inglés. Ver más...

Las opciones para estos modelos son:

  {
    temperature : 0.5 ,     # float
    max_tokens : 200 ,      # integer
    stop_sequences : [ ] ,   # [string]
    top_p : 0.5 ,           # float
    count_penalty : 0 ,     # integer
    presence_penalty : 0 ,  # integer
    frequency_penalty : 0  # integer
  }

Para obtener más documentación sobre los tipos y valores de datos de los parámetros, puede [Ver más detalles...][https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-jurassic2.html]

Cómo llamar a los modelos AI21:

Jurásico-2 Ultra

Apoyos: Respuesta a preguntas a libro abierto, resúmenes, generación de borradores, extracción de información, ideación.

Idiomas: inglés, español, francés, alemán, portugués, italiano, holandés

 client . invoke_model ( id : 'ai21.j2-ultra-v1' , prompt : "What's natural language processing?" , options : { } )

# Response
{ :id => 1234 ,
 :prompt =>
  { :text => "Describe how an LLM works" ,
   :tokens =>
    [ { :generatedToken => { :token => "▁Describe" , :logprob => - 10.674324035644531 , :raw_logprob => - 10.674324035644531 } ,
 :completions =>
  [ { :data =>
    { :text =>
       " n Natural language processing (NLP) is a field of computer science, artificial intelligence, and linguistics concerned with the interactions between computers and human (natural) languages, in particular how to program computers to process and analyze large amounts of natural language data. The goal of NLP is to provide computers with the ability to read, understand, and generate human language." ,
      :tokens =>
       [ { :generatedToken => { :token => "<|newline|>" , :logprob => 0.0 , :raw_logprob => - 0.00046850196667946875 } ,

Jurásico-2 Medio

 client . invoke_model ( id : 'ai21.j2-mid-v1' , prompt : "What's GenAI?" , options : { } )

# Response
{ :id => 1234 ,
 :prompt =>
  { :text => "What's GenAI?" ,
   :tokens =>
    [ { :generatedToken => { :token => "▁What's" , :logprob => - 9.553738594055176 , :raw_logprob => - 9.553738594055176 } ,
      :topTokens => nil ,
      :textRange => { :start => 0 , :end => 6 } } ,
 :completions =>
  [ { :data =>
     { :text =>
       " n GenAI is a proposed standard for a generic AI language, which would allow AI systems to communicate and reason with each other in a common language. The goal of GenAI is to create a universal language that can be used by all AI systems, regardless of their specific task or underlying architecture. This would make it easier for AI systems to work together and learn from each other, and it would also make it easier for humans to interact with and understand AI systems." ,
      :tokens =>
       [ { :generatedToken => { :token => "<|newline|>" , :logprob => 0.0 , :raw_logprob => - 0.0009662011871114373 } ,

Titán Amazonas

Los modelos de Amazon Titan Foundation están previamente entrenados en grandes conjuntos de datos, lo que los convierte en modelos potentes y de uso general. Úselos tal cual o personalícelos ajustando los modelos con sus propios datos para una tarea particular sin anotar grandes volúmenes de datos. Ver más...

Las opciones para estos modelos son:

  {
    temperature : 0.5 ,   # float
    top_p : 0.5 ,         # float
    max_tokens : 512 ,    # integer
    stop_sequences : [ ]  # [string]
  }

Cómo llamar a los modelos de texto de Amazon Titan:

Texto Titan G1 - Lite

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=amazon.titan-text-lite-v1

Admite: generación de texto, generación de código, formato de texto enriquecido, orquestación (agentes), ajuste fino.

 client . invoke_model ( id : 'amazon.titan-text-lite-v1' , prompt : 'Generate a story about rubies and gems' , options : { } )

# Response
{ :inputTextTokenCount => 8 ,
 :results =>
  [ { :tokenCount => 294 ,
    :outputText =>
     " n Once upon a time, there was a king who was very fond of rubies and gems. He had a collection of the most beautiful rubies and gems ..." ,
    :completionReason => "FINISH" } ] }

Titan Texto G1 - Rápido

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=amazon.titan-text-express-v1

 client . invoke_model ( id : 'amazon.titan-text-express-v1' , prompt : 'Generate a post about cats formatted with HTML tags' , options : { } )

# Response
{ :inputTextTokenCount => 9 ,
 :results =>
  [ { :tokenCount => 330 ,
    :outputText =>
     " n <h1>Cats</h1> n n Cats are small, furry, carnivorous mammals that are loved by many people around the world. They come in a variety of colors, shapes, and sizes, and have unique personalities that make them great companions. n n " ,
    :completionReason => "FINISH" } ] }

Admite: generación de texto, generación de código, formato de texto enriquecido, orquestación (agentes), ajuste fino

antrópico

Anthropic ofrece la familia Claude de grandes modelos de lenguaje diseñados específicamente para conversaciones, resúmenes, preguntas y respuestas, automatización del flujo de trabajo, codificación y más. Los primeros clientes informan que es mucho menos probable que Claude produzca resultados dañinos, es más fácil conversar con él y es más manejable, por lo que puede obtener el resultado deseado con menos esfuerzo. Claude también puede recibir instrucciones sobre personalidad, tono y comportamiento.

Las opciones para estos modelos son:

  {
    temperature : 0.3 ,   # float
    top_p : 0.5 ,         # float
    top_k : 0.5 ,         # float
    max_tokens : 1000 ,   # integer
    stop_sequences : [ ]  # [string]
  }

Para obtener más documentación sobre los tipos y valores de datos de los parámetros, puede [Ver más detalles...][https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html]

Cómo llamar a modelos antrópicos:

Claude instantáneo 1.2

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=anthropic.claude-instant-v1

Admite: respuesta a preguntas, extracción de información, eliminación de PII, generación de contenido, clasificación de opciones múltiples, juego de roles, comparación de texto, resumen, preguntas y respuestas sobre documentos con cita

 client . invoke_model ( id : 'anthropic.claude-instant-v1' , prompt : 'What is a neural network?' )

# Response
{ :completion =>
  " A neural network is a type of machine learning model inspired by the human brain. The key elements of neural networks are: n n - Neurons..."
 : stop_reason = > "stop_sequence" ,
 :stop => " n n Human:" }

Claudio 1.3

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=anthropic.claude-v1

Admite: respuesta a preguntas, extracción de información, eliminación de PII, generación de contenido, clasificación de opción múltiple, juego de roles, comparación de texto, resumen, preguntas y respuestas sobre documentos con cita

 client . invoke_model ( id : 'anthropic.claude-v1' , prompt : "You will be acting as a AI customer success agent for a company called Acme Dynamics." )

# Response
{ :completion =>
  " Okay, thanks for providing the context. My name is Claude, I'm an AI assistant created by Anthropic to be helpful, harmless, and honest. How can I assist you as a customer success agent for Acme Dynamics today?" ,
 :stop_reason => "stop_sequence" ,
 :stop => " n n Human:" }

claudio 2

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=anthropic.claude-v2

 client . invoke_model ( id : 'anthropic.claude-v2' , prompt : "I'm going to provide some text. I want to remove all person
ally identifying information from this text and replace it with XXX. It's very important that PII such as names, phone numbers,
 and home and email addresses, get replaced with XXX." )

# Response
{ :completion =>
  " Here is the text with personally identifying information replaced with XXX: n n XXX lives at XXX in the city of XXX. XXX can be reached at phone..." ,
 :stop_reason => "stop_sequence" ,
 :stop => " n n Human:" }

Adherirse

Los modelos Cohere son modelos de generación de texto para casos de uso empresarial. Los modelos Cohere se entrenan con datos que respaldan aplicaciones comerciales confiables, como generación de texto, resúmenes, redacción, diálogo, extracción y respuesta a preguntas.

Las opciones para los modelos de comando son:

  {
    temperature : 0.3 ,           # float
    top_p : 0.5 ,                 # float
    top_k : 0.5 ,                 # float
    max_tokens : 1000 ,           # integer
    stop_sequences : [ ] ,         # [string]
    num_generations : 2 ,         # integer
    return_likelihoods : 'ALL' ,  # string
    stream : true ,               # boolean
    truncate : 'END'             # srtring
  }

Cómo llamar a los modelos de comando Cohere:

Dominio

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=cohere.command-text-v14

Soportes: Resumen, redacción, diálogo, extracción y respuesta a preguntas.

 client . invoke_model ( id : 'cohere.command-text-v14' , prompt : 'Generate a twit about why Ruby on Rails is a great tool for building a startup. Write a few hashtags' )

# Response
{ :generations =>
  [ { :finish_reason => "COMPLETE" ,
    :id => "b82658a5-8f36-4a94-a1f1-7802aa418904" ,
    :text =>
     " Sure! Here's a tweet: n n Ruby on Rails is a powerful framework for building web applications. It is highly scalable, has robust community support, and is the perfect choice for startups looking to build fast and ship often. #RoR #RubyOnRails #Startup #Tech #Efficient n n What do you think?" } ] ,
 :id => "d5d5149f-ea5a-47ae-ae37-8324882b06c7" ,
 :prompt => "Generate a twit about why Ruby on Rails is a great tool for building a startup. Write a few hashtags:" }

Luz de comando

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=cohere.command-light-text-v14

Soportes: Resumen, redacción, diálogo, extracción y respuesta a preguntas.

 client . invoke_model ( id : 'cohere.command-light-text-v14' , prompt : 'Generate a facebook post about GenAI models available at Amazon Bedrock' )

# Response
{ :generations =>
  [ { :finish_reason => "MAX_TOKENS" ,
    :id => "b58eaa37-915e-4f26-b37c-6b4875516648" ,
    :text =>
     " Introducing the latest innovation at Amazon Bedrock - our state-of-the-art GenAI models! ? n n Our team has been working tirelessly to bring you the best in artificial intelligence, and we're excited to share the results with you. With our GenAI models, you can now: n n - Develop applications that can understand and respond to human language with incredible accuracy, thanks to our state-of-the-art Large Language Models (LLMs). n -" } ] ,
 :id => "0d2f2c74-cae9-434b-b5d5-f44aaeb1a587" ,
 :prompt => "Generate a facebook post about GenAI models available at Amazon Bedrock:" }

Las opciones para modelos integrados son:

  {
    input_type : 'classification' , # string
    truncate : 'END'               # string
  }

Para obtener más documentación sobre los tipos y valores de datos de los parámetros, puede [Ver más detalles...][https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html]

Cómo llamar a los modelos integrados de Cohere:

Insertar inglés

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=cohere.embed-english-v3

Admite: búsqueda semántica, recuperación-generación aumentada (RAG), clasificación, agrupación.

 # WIP
# client.invoke_model(id: 'cohere.embed-english-v3', prompt: 'Your prompt goes here ...')

Insertar multilingüe

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=cohere.embed-multilingual-v3

 # WIP
# client.invoke_model(id: 'cohere.embed-multilingual-v3', prompt: 'Your prompt goes here ...')

Estabilidad IA

Stability AI es la empresa de inteligencia artificial generativa de código abierto líder en el mundo, que colabora con socios de los sectores público y privado para llevar la infraestructura de próxima generación a una audiencia global.

Las opciones para estos modelos son:

  {
    cfg_scale : 20 ,  # integer
    seed : 1 ,        # integer
    steps : 10       # integer
  }

Cómo llamar a los modelos de estabilidad AI:

SDXL 0.8

https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/providers?model=stability.stable-diffusion-xl-v0

Soporta: generación de imágenes, edición de imágenes.

 client . invoke_model ( id : 'stability.stable-diffusion-xl-v0' , prompt : 'Generate an image of an orca jumping out of the water' , options : { file_path : 'path/to/your/image.jpg' } )
# NOTE: If file_path is not provided the image will be saved at 'image.jpg'

# Success Response
{
  result : :success ,
  file_path : 'path/to/your/image.jpg'
}

# Failure Response
{
  result : :failure ,
  error : ErrorClass
}

Ejemplo de imagen generada

SDXL 1.0

 client . invoke_model ( id : 'stability.stable-diffusion-xl-v1' , prompt : 'Generate an image of a white gold ring with a ruby on it' , options : { file_path : 'path/to/your/image.jpg' } )
# NOTE: If file_path is not provided the image will be saved at 'image.jpg'

# Success Response
{
  result : :success ,
  file_path : 'path/to/your/image.jpg'
}

# Failure Response
{
  result : :failure ,
  error : ErrorClass
}