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亚马逊云科技中国峰会预告
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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:
- 创建资源
- 部署聊天环境
- 开始和预设的角色聊天
- 自定义角色卡
- 和自己定义的角色聊天
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:
- 申请 Bedrock 模型访问权限;
- IAM User,以调用Bedrock中的模型;
- 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”。
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。
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。
在模型访问申请页面中,首先点击右上方的“Manage model access”。
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。
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。
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。
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”。
在Create policy界面中,从Service选栏中搜索“Bedrock”,并选中。
接下来,需要配置如下内容:
- 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;
- 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”。
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”。
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”。
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”。
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”。
在最后的Review and create页面做最后检查,确认无误后点击“Create user”。
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。
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。
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”。
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”。
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。
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。
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。
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)”。
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。
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。
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“。
在接下来的Inbound Security Group Rules中,需要配置三条规则:
- 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。
- 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;
- 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。
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。
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。
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。
- 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;
- 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;
- 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。
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。
- 打开EC2 Instance控制台,勾选想要连接的EC2实例,点击上方的“Connect”;
- 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“
- 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。
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。
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
- 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
- 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。
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
拉至底部,将“NSFW Prompt”和“Jailbreak Prompt”调至关闭状态
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。
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。
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。
对于一些危险行为,Coding Sensei会委婉地拒绝回答问题。
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