Amazon Bedrock

开始使用 Amazon Bedrock

四种开始构建的途径

阅读 Amazon Bedrock 用户指南

开始在控制台中构建

1. 在控制台中登录 Amazon Bedrock

设置 Amazon Bedrock IAM 角色后，您可以登录 Amazon Bedrock 控制台，并请求访问基础模型

2. 探索文本操作台

按照 Amazon Bedrock 用户指南中的步骤，请求访问 Amazon Nova 模型或通过 Amazon Bedrock 提供的其他基础模型。

开始使用 Amazon Bedrock API

设置环境以通过 AWS API 发出 Amazon Bedrock 请求

1. 生成 API 密钥

如需获取可用于快速访问 Amazon Bedrock API 的 API 密钥的分步指南，请参阅 Amazon Bedrock API 密钥入门：生成 30 天密钥并发出您的第一个 API 调用。

2. 后续步骤

满足所有先决条件后，选择以下主题之一，测试使用 Amazon Bedrock 模型发出模型调用请求：

Amazon Bedrock API 密钥入门：生成 30 天密钥并发出您的第一个 API 调用

使用 AWS Command Line Interface 运行 Amazon Bedrock API 请求示例

通过适用于 Python 的 AWS SDK（Boto3）运行 Amazon Bedrock API 请求示例

使用 Amazon SageMaker AI 笔记本运行 Amazon Bedrock API 请求示例

开始在 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室中入门

1. 在 SageMaker 融通式合作开发工作室中访问 Amazon Bedrock

要在 SageMaker 融通式合作开发工作室中使用 Amazon Bedrock，您必须是 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室域的成员。您的组织将为您提供登录信息；如果您没有登录详细信息，请联系您的管理员。

2. 开始在 SageMaker 融通式合作开发工作室操作台中试用 Amazon Bedrock

使用 Amazon Bedrock 模型目录查找无服务器模型。在聊天操作台中发送文本和图像提示，从模型生成文本响应；或在图像和视频操作台中，向合适的模型发送文本和图像提示，生成和编辑图像及视频。

3. 构建、评估和分享

创建两种类型的生成式人工智能应用程序。首先，聊天代理应用程序，通过对话界面与 Amazon Bedrock 模型聊天。其次，流应用程序，将提示、支持的 Amazon Bedrock 模型和其他工作单元（如知识库）链接在一起，创建生成式人工智能工作流。针对不同的任务类型评估模型，然后分享您的应用程序，与团队协作。