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# Utilice Jupyter AI en nuestro Studio Classic JupyterLab
Puedes usar Jupyter AI en Studio Classic JupyterLab o en Studio Classic invocando modelos de lenguaje desde la interfaz de usuario del chat o desde las celdas del cuaderno. En las siguientes secciones se proporciona información sobre los pasos necesarios para completar esta operación.
## Uso de modelos de lenguaje a partir de la interfaz de usuario del chat
Redacte un mensaje en el cuadro de texto de la interfaz de usuario del chat para empezar a interactuar con el modelo. Para borrar el historial de mensajes, utilice el comando `/clear`.
**nota**
Al borrar el historial de mensajes, no se borrará el contexto del chat con el proveedor del modelo.
## Uso de modelos de lenguaje a partir de las celdas del cuaderno
Antes de usar los `%ai` comandos `%%ai` y para invocar un modelo de lenguaje, carga la IPython extensión ejecutando el siguiente comando en una celda de un cuaderno JupyterLab o de Studio Classic.
```
%load_ext jupyter_ai_magics
```
+ **Para los modelos alojados por AWS:**
+ Para invocar un modelo implementado en la SageMaker IA, pasa la cadena `sagemaker-endpoint:endpoint-name` al comando `%%ai` mágico con los parámetros necesarios que aparecen a continuación y, a continuación, añade tu mensaje en las siguientes líneas.
En la siguiente tabla se enumeran los parámetros obligatorios y opcionales al invocar modelos alojados por SageMaker AI o Amazon Bedrock.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/sagemaker-jupyterai-use.html)
El siguiente comando invoca un modelo [LLAMA2-7b](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/doc_utils/pretrainedmodels.html) hospedado por AI. SageMaker
```
%%ai sagemaker-endpoint:jumpstart-dft-meta-textgeneration-llama-2-7b -q {"inputs":"","parameters":{"max_new_tokens":64,"top_p":0.9,"temperature":0.6,"return_full_text":false}} -n us-east-2 -p [0].generation -m {"endpoint_kwargs":{"CustomAttributes":"accept_eula=true"}} -f text
Translate English to French:
sea otter => loutre de mer
peppermint => menthe poivrée
plush girafe => girafe peluche
cheese =>
```
El siguiente ejemplo invoca un modelo FLAN-T5-small hospedado por AI. SageMaker
```
%%ai sagemaker-endpoint:hf-text2text-flan-t5-small --request-schema={"inputs":"","parameters":{"num_return_sequences":4}} --region-name=us-west-2 --response-path=[0]["generated_text"] -f text
What is the atomic number of Hydrogen?
```
+ Para invocar un modelo implementado en Amazon Bedrock, pase la cadena `bedrock:model-name` al comando `%%ai` mágico con cualquier parámetro opcional definido en la lista de [parámetros para invocar modelos alojados en JumpStart Amazon Bedrock](#sagemaker-jupyterai-jumpstart-inference-params) y, a continuación, añada su mensaje en las siguientes líneas.
El siguiente ejemplo invoca un modelo [Jurassic-2 de AI21 Labs hospedado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-jurassic2.html) en Amazon Bedrock.
```
%%ai bedrock:ai21.j2-mid-v1 -m {"model_kwargs":{"maxTokens":256}} -f code
Write a function in python implementing a bubbble sort.
```
+ **En el caso de modelos alojados por proveedores externos**
Para invocar un modelo alojado por proveedores externos, transfiera la cadena `provider-id:model-name` al comando mágico `%%ai` con un [`Output format`](#sagemaker-jupyterai-output-format-params) opcional y, a continuación, añada la petición en las siguientes líneas. Puede encontrar los detalles de cada proveedor, incluido el ID, en la [lista de proveedores de modelos](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#model-providers) de Jupyter AI.
El siguiente comando pide a un modelo de Anthropic Claude que genere un archivo HTML con la imagen de un cuadrado blanco con bordes negros.
```
%%ai anthropic:claude-v1.2 -f html
Create a square using SVG with a black border and white fill.
```