如何使用Amazon Bedrock的Claude - 逐步指南
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- Jennie Rose
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Claude和Amazon Bedrock介绍
欢迎来到生成式AI的未来，Claude和Amazon Bedrock位于创新的前沿。Claude是Anthropic公司的旗舰AI，是一种先进的生成模型，以其出色的对话、内容生成和复杂推理能力而闻名。这种人工智能不仅仅能够理解和生成文本，而且能够以接近人类思维过程的方式进行细微而深入的操作。
另一方面，Amazon Bedrock是AWS针对可访问性强、功能强大的AI模型需求而推出的服务。作为一种完全托管的服务，Bedrock为AWS客户提供了安全的云访问，支持Claude等基础模型。这意味着您可以构建复杂的生成式AI应用程序，无需担心模型管理和扩展所带来的繁重工作。就像您的指尖上有一个AI研究团队，随时准备将您最雄心勃勃的AI项目变为现实。
AWS和Anthropic的战略合作
AWS和Anthropic宣布的战略合作伙伴关系是一个令人兴奋的发展，其承诺推动生成式AI的可能性。这种合作关系不仅仅是将Claude与AWS集成，还致力于加速在AWS上开发和部署未来基础模型。通过利用AWS的高性能机器学习加速器（如AWS Trainium和Inferentia芯片），这种合作伙伴关系为更先进的AI模型铺平了道路。
此外，亚马逊对Anthropic的投资凸显出这种合作关系的巨大潜力。AWS客户将享受到独特功能的提前访问权限，并能够利用Anthropic模型的尖端能力。这不仅承诺增强AI领域的发展，而且为企业提供了创新和保持竞争力所需的工具。
Claude 3 API的能力和功能
Claude不是普通的人工智能。它的能力体现了生成式AI技术的飞跃。Claude拥有行业领先的20万标记上下文窗口，能够在各种复杂任务中达到接近人类的理解和流畅程度。无论是进行复杂的对话、生成细致入微的创意内容，还是执行复杂的推理，Claude都能以卓越的能力处理。
但这不仅仅局限于文本。Claude先进的视觉能力意味着它可以理解和生成各种视觉形式，从照片到技术图表。这使它在各种应用中具有极高的适应性，无论您是想提升客户服务、简化操作、解析法律文件、协助保险理赔，还是支持编码工作。
速度和安全性也是Claude的亮点。它建立在Anthropic领先的安全性研究基础上，结合了旨在降低品牌风险并确保输出有帮助、真实和无害的功能。对前沿AI安全功能的关注，再加上其速度和智能，使Claude成为任何领域在利用AI实现增长和效率方面的强大助力。
如何在Amazon Bedrock上使用Claude 3 API：逐步指南
通过Python在Amazon Bedrock中集成和使用Anthropic的Claude模型需要几个综合步骤。本指南扩展了初始概述，提供了详细的步骤和示例代码，以确保平稳的集成过程。
1. 安装和配置AWS CLI
在与Amazon Bedrock交互之前，请确保在系统上安装和配置了AWS CLI：
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安装：从官方AWS网站下载并安装AWS CLI 2.13.23或更新版本。按照您的操作系统的安装说明正确设置。
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配置：打开终端并运行
aws configure。您将被要求输入AWS访问密钥ID、秘密访问密钥、默认区域名称和输出格式。这些凭证对于授权您对AWS服务的请求至关重要，可以从AWS管理控制台的“安全凭证”部分获取。aws configure通过运行以下命令确保您的凭证有效：
aws sts get-caller-identity
2. 安装访问Bedrock的SDK
Anthropic提供了一个支持Bedrock的Python SDK，简化了与Claude模型交互的过程。使用pip安装它：
pip install -U "anthropic[bedrock]"该软件包可实现与Bedrock的无缝集成，使得对Claude进行API调用变得简单明了。
3. 订阅Anthropic模型
- 转到AWS管理控制台，进入Bedrock服务，在模型访问部分请求访问Anthropic模型。请注意，模型的可用性可能因地区而异，请查阅AWS文档以获取最新信息。
4. 列出可用模型
您可以通过AWS CLI或boto3 Python SDK来识别在Bedrock中可用的Claude模型。这一步对于了解您可以访问哪些模型并选择适合您需求的模型至关重要：
5. 发送请求
完成设置之后，您可以开始与 Claude 进行交互了。以下详细示例展示了如何使用您的 AWS 凭证配置AnthropicBedrock客户端并向特定的 Claude 模型发送请求：
from anthropic import AnthropicBedrock
# 使用 AWS 凭证初始化 AnthropicBedrock 客户端
client = AnthropicBedrock(
aws_access_key="YOUR_ACCESS_KEY", # 填写您的 AWS 访问密钥
aws_secret_key="YOUR_SECRET_KEY", # 填写您的 AWS 密钥
# 如果使用临时凭证，请包括 aws_session_token
aws_session_token="YOUR_SESSION_TOKEN", # 填写您的临时会话令牌
# 指定 AWS 区域
aws_region="us-west-2", # 填写您的 AWS 区域
)
# 创建一个向 Claude 模型发送消息的请求
message = client.messages.create(
model="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0", # 模型 ID
max_tokens=256, # 生成的令牌的最大数量
messages=[{"role": "user", "content": "您好，世界"}] # 您的消息
)
# 打印来自 Claude 的响应
print(message.content)请将"YOUR_ACCESS_KEY"，"YOUR_SECRET_KEY"和"YOUR_SESSION_TOKEN"替换为您实际的 AWS 凭证。根据您要使用的具体 Claude 模型调整model参数。
此示例代码演示了向 Claude 3 Sonnet 发送“您好，世界”输入，并打印生成的响应。它强调了正确设置 AWS 凭证和选择适合您应用需求的模型 ID 的重要性。
有关更详细的信息和指南，请查阅官方 AWS 文档 (opens in a new tab)和Anthropic 文档 (opens in a new tab)。这些资源提供了关于访问和利用 AWS Bedrock 提供的各种 AI 模型的全面指南，确保您可以充分利用 Claude 在您的 Python 应用程序中的全部潜力。
结论
总之，通过将 Anthropics 的 Claude 模型集成到 Amazon Bedrock 的 Python 应用程序中，开发人员可以以前所未有的方式利用先进的 AI 功能。通过遵循详细的步骤——从设置 AWS CLI 和配置您的环境到进行复杂的 API 调用——您可以无缝地将 Claude 先进的生成 AI 能力融入到您的项目中。无论是为了创建动态客服机器人、自动化复杂操作还是生成创意内容，Claude 都具备多功能和强大的能力，能够满足广泛的需求。