Создавайте и проверяйте ответы поддержки, проверяйте сводки инцидентов и добавляйте ограниченные запросы Bedrock в приложение Python.
Три пошаговые лабораторные работы ведут от запроса CLI к приложению с заданными границами. В самостоятельном задании вы исправите обработку недопустимых ответов, сохранив пригодные сводки.
Что вы изучите
- Выбирать доступную текстовую модель и отправлять запрос Converse через AWS CLI
- Уточнять системные инструкции и сравнивать сгенерированные утверждения с исходными фактами
- Проверять использование токенов, причины завершения и ограничения вывода
- Создавать сводку JSON с boto3 и проверять её поля
- Отклонять слишком длинный ввод и обрабатывать сбои или тайм-ауты с конечным ожиданием и одной попыткой
- Исправлять обработчик ответов, сохраняя реальный вывод модели
Для кого этот курс
Для начинающих, которые хотят подключить генерируемый текст к небольшому наблюдаемому приложению.
Предварительные знания: базовые команды Terminal и текстовые файлы; рекомендуются AWS Foundations и основы IAM. Для работы с документами и приложением нужны также основы Python. Соблюдайте рекомендуемый порядок: задание использует понятия запросов и проверки из трёх лабораторных работ.
Учебная среда: используйте предоставленную Linux VM LabEx в браузере. Terminal запускает официальную AWS CLI и boto3; AWS View сверху показывает реальные результаты запросов, использование и наблюдаемый остаток лимита. Инструменты и соединение подготовлены; личная учётная запись AWS и ключи доступа не нужны. Каждый модуль запускается независимо со своими данными, идентификацией и анонимным лимитом. Используйте только предоставленные синтетические данные.
Частые вопросы
Доказывает ли связный или соответствующий схеме ответ факты?
Нет. Сравнивайте ответы и сводки с исходным обращением или документом. Правильный JSON подтверждает структуру, а не начало расследования, возврат денег или завершение последующего теста.
Что контролирует ограничение вывода?
maxTokens ограничивает генерируемый вывод, а не число входных символов или полную длительность запроса. Приложение отдельно проверяет длину документа, задаёт конечные тайм-ауты соединения и чтения и отключает автоматические повторы. Проверяйте stopReason: max_tokens может означать незавершённый текст.
Почему токены могут учитываться без уменьшения credits?
Повторный запрос может использовать кешированный результат модели. Credits зависят от наблюдаемого потребления конкретной модели; ограничение вывода не задаёт единую цену токена. Неопределённый запрос может удерживать зарезервированный лимит: проверьте ошибку перед повтором.
Что входит в курс?
Текстовый Converse, явные системные инструкции, возвращаемое использование, проверка JSON и ограниченные синхронные запросы. Потоковый вывод, изображения, Agents, Knowledge Bases и развёртывание сервисов в production не входят в курс.
Что остаётся после очистки?
В пошаговых работах перечислены удаляемые локальные результаты; приложение и задание сохраняют рабочий код и тестовые примеры. Здесь Converse не создаёт постоянный сервер или базу данных. Удаление файлов не возвращает credits. Файлы и учётные данные предыдущей VM никогда не требуются.
