Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Membina Rakan Belajar Diperibadikan Menggunakan Amazon Bedrock

Membina Rakan Belajar Diperibadikan Menggunakan Amazon Bedrock

Jan 04, 2025 pm 08:25 PM

Building a Personalized Study Companion Using Amazon Bedrock

Saya dalam program ijazah sarjana saya sekarang, dan saya sentiasa mahu mencari jalan untuk mengurangkan waktu pembelajaran saya setiap hari. Voila! Inilah penyelesaian saya: mencipta rakan belajar menggunakan Amazon Bedrock.

Kami akan memanfaatkan Amazon Bedrock untuk memanfaatkan kuasa model asas (FM) seperti GPT-4 atau T5.

Model ini akan membantu kami mencipta AI generatif yang boleh menjawab pertanyaan pengguna tentang pelbagai topik dalam program sarjana saya seperti Fizik Kuantum, Pembelajaran Mesin dan banyak lagi. Kami akan meneroka cara memperhalusi model, melaksanakan kejuruteraan segera termaju dan memanfaatkan Penjanaan Dipertingkatkan Semula (RAG) untuk memberikan jawapan yang tepat kepada pelajar.

Mari kita ke dalamnya!

Langkah 1: Sediakan Persekitaran Anda pada AWS

Sebagai permulaan, pastikan akaun AWS anda disediakan dengan kebenaran yang diperlukan untuk mengakses Amazon Bedrock, S3 dan Lambda (saya mengetahuinya dengan cara yang sukar selepas saya mengetahui saya perlu memasukkan kad debit saya :( ) . Anda akan bekerja dengan perkhidmatan AWS seperti Amazon S3, Lambda dan Bedrock.

  • Buat Baldi S3 untuk menyimpan bahan kajian anda
  • Ini akan membolehkan model mengakses bahan untuk penalaan halus dan perolehan semula.
  • Pergi ke Amazon S3 Console dan buat baldi baharu, cth., "bahan kajian".

Muat naik Kandungan Pendidikan ke S3. Dalam kes saya, saya mencipta data sintetik untuk menambah yang berkaitan dengan program tuan saya. Anda boleh membuat sendiri berdasarkan keperluan anda atau menambah set data lain daripada Kaggle.

[
    {
        "topic": "Advanced Economics",
        "question": "How does the Lucas Critique challenge traditional macroeconomic policy analysis?",
        "answer": "The Lucas Critique argues that traditional macroeconomic models' parameters are not policy-invariant because economic agents adjust their behavior based on expected policy changes, making historical relationships unreliable for policy evaluation."
    },
    {
        "topic": "Quantum Physics",
        "question": "Explain quantum entanglement and its implications for quantum computing.",
        "answer": "Quantum entanglement is a physical phenomenon where pairs of particles remain fundamentally connected regardless of distance. This property enables quantum computers to perform certain calculations exponentially faster than classical computers through quantum parallelism and superdense coding."
    },
    {
        "topic": "Advanced Statistics",
        "question": "What is the difference between frequentist and Bayesian approaches to statistical inference?",
        "answer": "Frequentist inference treats parameters as fixed and data as random, using probability to describe long-run frequency of events. Bayesian inference treats parameters as random variables with prior distributions, updated through data to form posterior distributions, allowing direct probability statements about parameters."
    },
    {
        "topic": "Machine Learning",
        "question": "How do transformers solve the long-range dependency problem in sequence modeling?",
        "answer": "Transformers use self-attention mechanisms to directly model relationships between all positions in a sequence, eliminating the need for recurrent connections. This allows parallel processing and better capture of long-range dependencies through multi-head attention and positional encodings."
    },
    {
        "topic": "Molecular Biology",
        "question": "What are the implications of epigenetic inheritance for evolutionary theory?",
        "answer": "Epigenetic inheritance challenges the traditional neo-Darwinian model by demonstrating that heritable changes in gene expression can occur without DNA sequence alterations, suggesting a Lamarckian component to evolution through environmentally-induced modifications."
    },
    {
        "topic": "Advanced Computer Architecture",
        "question": "How do non-volatile memory architectures impact traditional memory hierarchy design?",
        "answer": "Non-volatile memory architectures blur the traditional distinction between storage and memory, enabling persistent memory systems that combine storage durability with memory-like performance, requiring fundamental redesign of memory hierarchies and system software."
    }
]
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Langkah 2: Manfaatkan Batuan Dasar Amazon untuk Model Asas

Lancarkan Amazon Bedrock kemudian:

  • Pergi ke Amazon Bedrock Console.
  • Buat projek baharu dan pilih model asas yang anda inginkan (cth., GPT-3, T5).
  • Pilih kes penggunaan anda, dalam kes ini, rakan belajar.
  • Pilih pilihan Penalaan Halus (jika perlu) dan muat naik set data (kandungan pendidikan anda daripada S3) untuk penalaan halus.
  • Memperhalusi Model Asas:

Bahan asas akan memperhalusi model asas pada set data anda secara automatik. Contohnya, jika anda menggunakan GPT-3, Amazon Bedrock akan menyesuaikannya untuk lebih memahami kandungan pendidikan dan menjana jawapan yang tepat untuk topik tertentu.

Berikut ialah coretan kod Python pantas menggunakan Amazon Bedrock SDK untuk memperhalusi model:

import boto3

# Initialize Bedrock client
client = boto3.client("bedrock-runtime")

# Define S3 path for your dataset
dataset_path = 's3://study-materials/my-educational-dataset.json'

# Fine-tune the model
response = client.start_training(
    modelName="GPT-3",
    datasetLocation=dataset_path,
    trainingParameters={"batch_size": 16, "epochs": 5}
)
print(response)

Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Simpan Model Ditala Halus: Selepas penalaan halus, model disimpan dan sedia untuk digunakan. Anda boleh menemuinya dalam baldi Amazon S3 anda di bawah folder baharu yang dipanggil fine-tala-model.

Langkah 3: Laksanakan Retrieval-Augmented Generation (RAG)

1. Sediakan Fungsi Amazon Lambda:

  • Lambda akan mengendalikan permintaan dan berinteraksi dengan model yang diperhalusi untuk menjana respons.
  • Fungsi Lambda akan mengambil bahan kajian yang berkaitan daripada S3 berdasarkan pertanyaan pengguna dan menggunakan RAG untuk menjana jawapan yang tepat.

Kod Lambda untuk Penjanaan Jawapan: Berikut ialah contoh cara anda boleh mengkonfigurasi fungsi Lambda untuk menggunakan model yang diperhalusi untuk menjana jawapan:

[
    {
        "topic": "Advanced Economics",
        "question": "How does the Lucas Critique challenge traditional macroeconomic policy analysis?",
        "answer": "The Lucas Critique argues that traditional macroeconomic models' parameters are not policy-invariant because economic agents adjust their behavior based on expected policy changes, making historical relationships unreliable for policy evaluation."
    },
    {
        "topic": "Quantum Physics",
        "question": "Explain quantum entanglement and its implications for quantum computing.",
        "answer": "Quantum entanglement is a physical phenomenon where pairs of particles remain fundamentally connected regardless of distance. This property enables quantum computers to perform certain calculations exponentially faster than classical computers through quantum parallelism and superdense coding."
    },
    {
        "topic": "Advanced Statistics",
        "question": "What is the difference between frequentist and Bayesian approaches to statistical inference?",
        "answer": "Frequentist inference treats parameters as fixed and data as random, using probability to describe long-run frequency of events. Bayesian inference treats parameters as random variables with prior distributions, updated through data to form posterior distributions, allowing direct probability statements about parameters."
    },
    {
        "topic": "Machine Learning",
        "question": "How do transformers solve the long-range dependency problem in sequence modeling?",
        "answer": "Transformers use self-attention mechanisms to directly model relationships between all positions in a sequence, eliminating the need for recurrent connections. This allows parallel processing and better capture of long-range dependencies through multi-head attention and positional encodings."
    },
    {
        "topic": "Molecular Biology",
        "question": "What are the implications of epigenetic inheritance for evolutionary theory?",
        "answer": "Epigenetic inheritance challenges the traditional neo-Darwinian model by demonstrating that heritable changes in gene expression can occur without DNA sequence alterations, suggesting a Lamarckian component to evolution through environmentally-induced modifications."
    },
    {
        "topic": "Advanced Computer Architecture",
        "question": "How do non-volatile memory architectures impact traditional memory hierarchy design?",
        "answer": "Non-volatile memory architectures blur the traditional distinction between storage and memory, enabling persistent memory systems that combine storage durability with memory-like performance, requiring fundamental redesign of memory hierarchies and system software."
    }
]
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

3. Letak Fungsi Lambda: Letak fungsi Lambda ini pada AWS. Ia akan digunakan melalui API Gateway untuk mengendalikan pertanyaan pengguna masa nyata.

Langkah 4: Dedahkan Model melalui Gerbang API

Buat Gerbang API:

Pergi ke API Gateway Console dan buat API REST baharu.
Sediakan titik akhir POST untuk menggunakan fungsi Lambda anda yang mengendalikan penjanaan jawapan.

Gunakan API:

Letakkan API dan jadikan ia boleh diakses secara umum dengan menggunakan domain tersuai atau URL lalai daripada AWS.

Langkah 5: Bina Antara Muka Menipis

Akhir sekali, bina apl Streamlit mudah untuk membolehkan pengguna berinteraksi dengan teman belajar anda.

import boto3

# Initialize Bedrock client
client = boto3.client("bedrock-runtime")

# Define S3 path for your dataset
dataset_path = 's3://study-materials/my-educational-dataset.json'

# Fine-tune the model
response = client.start_training(
    modelName="GPT-3",
    datasetLocation=dataset_path,
    trainingParameters={"batch_size": 16, "epochs": 5}
)
print(response)

Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Anda boleh mengehos apl strim ini pada AWS EC2 atau Elastic Beanstalk.

Jika semuanya berfungsi dengan baik tahniah. Awak baru jadi teman belajar awak. Jika saya terpaksa menilai projek ini, saya boleh menambah beberapa lagi contoh untuk data sintetik saya (duh??) atau mendapatkan set data pendidikan lain yang sejajar dengan matlamat saya dengan sempurna.

Terima kasih kerana membaca! Beritahu saya pendapat anda!

Atas ialah kandungan terperinci Membina Rakan Belajar Diperibadikan Menggunakan Amazon Bedrock. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles