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【Amazon Bedrock】基于Bedrock打造专属Roleplay AI角色⌈文末附最新活动预告不容错过⌋

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一、实验介绍

从0-1的构建一个Roleplay AI Character应用,具体可分为以下几个步骤:

  1. 创建资源
  2. 部署聊天环境
  3. 开始和预设的角色聊天
  4. 自定义角色卡
  5. 和自己定义的角色聊天

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二、创建资源

需要在亚马逊云科技账号中创建和申请如下资源:

  1. 申请 Bedrock 模型访问权限;
  2. IAM User,以调用Bedrock中的模型;
  3. EC2,用于托管前端和角色生成模块。

申请Bedrock模型访问权限

打开 Amazon Bedrock 控制台 ,在 “Model Aceess” 详情页面,点击 “Manage model access”按钮,勾选“Mistral AI”模型,点击 “Request model access”。

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登录亚马逊云科技账号,进入控制台。在顶部搜索框中输入“Bedrock”,点击进入Bedrock控制台页面。

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展开侧边栏,将侧边栏拉到底部,点击“Model access”进入模型访问申请页面。

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在模型访问申请页面中,首先点击右上方的“Manage model access”。

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然后在“Anthropic”提供商提供的“Claude3 Sonnet”模型前打勾。

注意:如果在提供商“Anthropic”后方的“Use case details”按钮为橙色,则您需要填写具体的使用用例后,才能够使用Claude3模型。

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勾选Claude3 Sonnet并填写使用用例后,滚动到页面底部,点击“Save changes”,完成模型访问的申请。

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创建IAM Policy

返回到亚马逊云科技控制台,在顶部搜索框中输入“IAM”,点击Service中的“IAM”,进入IAM控制台。

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进入控制台后,点击左侧边栏的“Policies”,进入策略界面。点击右上方的橙色按钮“Create policy”。

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在Create policy界面中,从Service选栏中搜索“Bedrock”,并选中。

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接下来,需要配置如下内容:

  1. 在Actions allowed的Access level选项下,展开“List”下拉菜单,勾选“ListFoundationModels“;再展开“Read”下拉菜单,勾选“InvokeModel”和“InvokeModelWithResponseStream“,意味着此Policy能够对Bedrock中的基础模型进行List操作,并进行invoke,以及流式接收invoke大模型后的响应;

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  1. 在Resources选项下,选中“Specific”,并勾选“foundation-model”后方的“Any”选项,意味着此Policy能够访问Bedrock中所有申请了访问权限的基础模型。检查无误后,点击右下角的“Next”。

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在Review and create页面中,为新创建的Policy命名,如“roleplay-invoke-bedrock”,点击右下角“Create policy”。

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创建IAM User

IAM Policy创建好后,还需要将其附加到IAM User上,以使用User来访问服务。点击侧边栏中的Users,进入IAM User页面,点击右上方的“Create User”。

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填写User name,不要勾选下方的Provide user access to the 亚马逊云科技 Management Console,点击“Next”。

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在Set permissions界面中,在Permissions options下选择“Attach policies directly”,之后在下方的Permissions policies搜索刚刚创建的policy,勾选,点击“Next”。

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在最后的Review and create页面做最后检查,确认无误后点击“Create user”。

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创建IAM User的access key

IAM User创建完成,接下来需要配置一个此user的access key,供聊天前端页面调用。点击刚刚创建的user,进入管理页面。

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在管理页面中,选择“Security credentials”标签卡,在Access keys一栏下点击“Create access key”,创建新的access key。
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创建access key的第一步会询问用途,在此处选择“Others”,并阅读下方关于access key的安全提示,保证access key的使用安全。然后点击“Next”。

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第二步中,可以给创建的access key打上标签,无特殊情况留空即可,直接点击“Create access key”。

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最后,access key创建完成,默认情况下Secret access key为隐藏状态,您可以点击“Show”按钮来显示明文。记录下access key,供workshop的后续步骤使用。注意:您只有这一次机会查看明文形式的access key,当点击“Done”退出创建页面后,将无法再获取到此access key的明文。请务必将access key妥善保管,或点击“Download .csv file”下载到本地并放置在安全位置

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至此,IAM User配置完成。

创建EC2

在亚马逊云科技控制台顶部的搜索栏中,输入“EC2”,进入EC2的控制台页面。

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在EC2控制台中,点击侧边栏的“Instances”,进入实例页面,点击右上方的橙色按钮“Launch instances”创建新实例。

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在Launch an instance页面中,Name处填写任意名称。在Application and OS Images(Amazon Machine Image)选栏中,点击Ubuntu,在Amazon Machine Image中选择"Ubuntu Server 22.04 LTS (HVM)”。

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下方的Instance type中,在下拉选单中搜索“t3”,选择“t3.medium”类型。此为2核4G机型,能够运行聊天前端页面和角色编辑器。

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在下方的Key pair选项中,点击“Create new key pair”生成新的密钥对,后面您将使用此密钥登录到EC2服务器来配置聊天页面和角色管理器。

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点击“Create”后,密钥对的私钥将会自动下载到本地,请到浏览器的默认目录找到名为

<Key pair name>.pem

的私钥文件,供后续步骤使用。

在Network settings中,点击右侧的“Edit”编辑网络设置。其中,注意检查“Auto-assign public IP”是否为Enable,Firewall(security groups)选择“Create security group”,name填写任意名称,如“roleplay-SG“。

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在接下来的Inbound Security Group Rules中,需要配置三条规则:

  1. 默认应已经包含了一条ssh规则,检查其Protocol是否为TCP,Port range为22,Source type为Anywhere。
  2. 点击“Add security group rule”新建一条规则,Type选择“Custom TCP”,Port range填写“8000”,Source type选择“My IP”,以限制仅有您的IP能够通过此规则访问到EC2服务器;
  3. 在此点击“Add security group rule”新建一条规则,Type选择“Custom TCP”,Port range填写“8080”,Source type选择“My IP”。

配置好Inbound Security Group Rules的页面应与下图类似。

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注意:如果您访问互联网的IP不固定或经过了多层NAT,则Inbound rule可能无法正确获取到实际访问IP。如果遇到无法访问服务的情况,请尝试将2、3两条inbound规则的Source type更改为Anywhere。但这意味着所有人都能够访问到您的EC2服务器的对应端口,可能会存在潜在风险。

向下翻页,在Configure storage中,配置磁盘大小为30GB,最后在右侧检查一下创建实例的Summary,确认无误后点击Launch instance,EC2实例即创建完成。

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点击实例名称,进入EC2实例页面,在此能看到刚刚创建的实例。

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至此,所有资源创建完成。接下来,将在EC2中安装角色扮演聊天界面和角色管理器。

三、部署聊天环境

在本部分中,将完成聊天前端界面SillyTavern的安装与配置。

连接到实例

通过本地终端连接

通过本地终端连接是最通用的方式,您可以像连接其他远程服务器一样连接到您在AWS中的EC2实例。

  1. 找到在上一步中创建的私钥,一般会在您的浏览器默认下载目录下,名称为<您输入的密钥对名称>.pem;
  2. 在EC2 instance控制台中勾选刚刚创建的实例,在下方Detail选项卡中找到”Public IPv4 address“信息,复制此IP地址;

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  1. 打开终端,首先使用chmod 400 <私钥路径>为私钥设定适当的访问权限,再使用命令ssh -i <私钥路径> ubuntu@<IP地址>连接到实例。首次连接时,可能会询问您密钥对信息是否正确,如果遇到此情况,请输入“yes”并回车。如果连接成功,应能够看到类似下图的界面。

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通过EC2 Instance Connect连接

EC2 Instance Connect为您提供了一种在网页上访问实例的便捷方式。使用EC2 Instance Connect连接到实例请按照如下步骤。

  1. 打开EC2 Instance控制台,勾选想要连接的EC2实例,点击上方的“Connect”;

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  1. 在打开的Connect to instance页面中,选择EC2 Instance Connect,Connection Type选择“Connect using EC2 Instance Connect”,Username为“ubuntu”,点击”Connect“

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  1. EC2 Instance Connect将在新弹出的窗口中尝试连接到实例。如果连接成功,将能看到如下界面,您可以在此页面中对EC2实例进行操作了。

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安装Node.js

Node.js是SillyTavern运行所必须的运行时,在连接到的EC2终端中输入以下命令来安装Node.js:

# 更新包列表sudoapt update
# 添加Node.js 20.x版本的仓库到你的系统中curl-sL https://deb.nodesource.com/setup_20.x |sudo-Ebash -
# 将安装Node.js 20.x的最新版本, 以及npm(Node Package Manager)sudoaptinstall nodejs -y

安装完成后,您可以通过以下命令检查Node.js和npm的版本,以验证是否安装成功:

node--versionnpm--version

如果安装正确,这些命令会输出相应的版本号,类似于下图所示。

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安装SillyTavern

SillyTavern是一款开源的角色扮演聊天前端界面,通过它能够方便地加载角色,连接后端大语言模型,快速开始聊天。

拉取代码

要安装SillyTavern,请先将代码拉取到本地。

cd ~
git clone https://github.com/Chen188/SillyTavern.git -b bedrock

切换到

SillyTavern/src

路径下,您会看到

bedrock.js

文件,SillyTavern将会使用此文件与Bedrock交互。

配置SillyTavern访问设置
  1. 确认在SillyTavern目录下,通过运行start.sh文件先启动一次SillyTavern以自动生成配置文件config.yaml,然后再ctrl+c退出。
cd ~/SillyTavern
bash start.sh
  1. 打开config.yaml文件,修改以下参数以实现安全的远程访问:
  • listen: true
  • whitelistMode: false
  • basicAuthMode: true
  • basicAuthUser 设定的远程登录sillytavern的用户名和密码 - username输用户名,password输密码,默认为user/password

修改完成后,保存配置文件并退出。

  1. 重新启动SillyTavern服务。如果启动成功,在终端中您应该能看到类似的提示:
bash start.sh

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配置SillyTavern后端交互

在浏览器中,输入http://<您的ec2 public ip>:8000。在弹出的用户名密码对话框中输入在config.yaml配置文件中填写的用户名密码,进入SillyTavern欢迎页面。在首页提示框中,可以输入您的用户名。

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点击顶部的插头🔌图标,选择API为Chat Completion,并在Chat Completion Source处配置后端为Amazon Bedrock。

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AWS Region 请选择: “us-west-2”。

在AWS AKSK处,填写在创建资源步骤中新建的IAM User的access key,并选择使用的模型,如Claude以及Mistral。

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点击“Test Message”,在弹出绿色成功提示 “API connection successful!” 后,再点击Connect连接到 Bedrock。

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至此,SillyTavern配置完成,您可以点击顶端标签卡中的最后一个“角色卡片”来打开聊天页面,开始聊天。

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四、开始和预设的角色聊天

SillyTavern聊天界面部署完成后,您需要首先将流式生成、越狱和NSFW选项关闭,以避免和Claude3模型的交互过程中出现卡顿,触发安全规则,拒绝回答等情况。

在顶部点击最左侧的“控制”标签卡,将“Streaming”选项前的勾去掉。

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拉至底部,将“NSFW Prompt”和“Jailbreak Prompt”调至关闭状态

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配置完成,接下来点击SillyTavern顶部最右侧的标签卡,您能够看到预置的角色。点击预置的“Coding Sensei”角色,开始聊天。

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注意:如果在屏幕下方出现了红色的警告栏提示“Not connected to API”,则您需要首先点击顶部的插头🔌标签,点击“Connect”按钮连接到Bedrock后,再进行聊天。

Coding Sensei是一个能够帮助用户解答编写代码方面问题的角色,对于向他提出的问题,他将返回代码块和代码解释。在下图中,我们化名为“大华”,向Coding Sensei询问如何使用Python计算7的阶乘,Coding Sensei给出了示例代码并对关键部分作出了解释。

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如果Coding Sensei没有解决疑问,可以继续追问,Coding Sensei会基于聊天记录继续给出答案。

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对于一些危险行为,Coding Sensei会委婉地拒绝回答问题。

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标签: 人工智能 aws

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