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# AI21 Labs Jurassic-2 Modelos da
<a name="model-parameters-jurassic2"></a>

Esta seção fornece os parâmetros de inferência e um exemplo de código para usar os modelos AI21 Labs Jurassic-2 da AI21 Labs.

**Topics**
+ [Parâmetros de inferência](#model-parameters-jurassic2-request-response)
+ [Exemplo de código](#api-inference-examples-a2i-jurassic)

## Parâmetros de inferência
<a name="model-parameters-jurassic2-request-response"></a>

Os modelos Jurassic-2 da AI21 Labs são compatíveis com os parâmetros de inferência a seguir.

**Topics**
+ [Randomização e diversidade](#model-parameters-jurassic2-random)
+ [Tamanho](#model-parameters-jurassic2-length)
+ [Repetições](#model-parameters-jurassic2-reps)
+ [Campo do corpo da solicitação de invocação do modelo](#model-parameters-jurassic2-request-body)
+ [Campo do corpo da resposta de invocação do modelo](#model-parameters-jurassic2-response-body)

### Randomização e diversidade
<a name="model-parameters-jurassic2-random"></a>

Os modelos Jurassic-2 da AI21 Labs são compatíveis com os parâmetros a seguir para controlar a randomização e a diversidade na resposta.
+ **Temperature** (`temperature`): use um valor menor para reduzir a randomização na resposta.
+ **Top P** (`topP`): use um valor menor para ignorar opções menos prováveis.

### Tamanho
<a name="model-parameters-jurassic2-length"></a>

Os modelos Jurassic-2 da AI21 Labs são compatíveis com os parâmetros a seguir para controlar o tamanho da resposta gerada.
+ **Duração máximo de conclusão** (`maxTokens`): especifique o número máximo de tokens a serem usados na resposta gerada.
+ **Sequências de parada** (`stopSequences`): configure as sequências de parada que o modelo reconhece e após as quais ele para de gerar mais tokens. Pressione a tecla Enter para inserir um caractere de nova linha em uma sequência de parada. Use a tecla Tab para finalizar a inserção de uma sequência de parada.

### Repetições
<a name="model-parameters-jurassic2-reps"></a>

Os modelos Jurassic-2 da AI21 Labs são compatíveis com os parâmetros a seguir para controlar a repetição na resposta gerada.
+ **Penalidade de presença** (`presencePenalty`): use um valor maior para reduzir a probabilidade de gerar novos tokens que já apareçam pelo menos uma vez no prompt ou na conclusão.
+ **Penalidade de contagem** (`countPenalty`): use um valor maior para diminuir a probabilidade de gerar novos tokens que já aparecem pelo menos uma vez no prompt ou na conclusão. Proporcional ao número de aparições.
+ **Penalidade de frequência** (`frequencyPenalty`): use um valor alto para diminuir a probabilidade de gerar novos tokens que já apareçam pelo menos uma vez no prompt ou na conclusão. O valor é proporcional à frequência das aparições do token (normalizado para o tamanho do texto).
+ **Penalize tokens especiais**: reduza a probabilidade de repetição de caracteres especiais. Os valores padrão são `true`.
  + **Espaços em branco** (`applyToWhitespaces`): um valor `true` aplica a penalidade a espaços em branco e novas linhas.
  + **Pontuações** (`applyToPunctuation`): um valor `true` aplica a penalidade à pontuação.
  + **Números** (`applyToNumbers`): um valor `true` aplica a penalidade aos números.
  + **Palavras de interrupção** (`applyToStopwords`): um valor `true` aplica a penalidade às palavras de interrupção.
  + **Emojis** (`applyToEmojis`): um valor `true` exclui emojis da penalidade.

### Campo do corpo da solicitação de invocação do modelo
<a name="model-parameters-jurassic2-request-body"></a>

Ao fazer uma [InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)chamada [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)ou usando um AI21 Labs modelo, preencha o `body` campo com um objeto JSON que esteja em conformidade com o abaixo. Insira o prompt no campo `prompt`.

```
{
    "prompt": string,
    "temperature": float,
    "topP": float,
    "maxTokens": int,
    "stopSequences": [string],
    "countPenalty": {
        "scale": float
    },
    "presencePenalty": {
        "scale": float
    },
    "frequencyPenalty": {
        "scale": float
    }
}
```

Para penalizar tokens especiais, adicione esses campos a qualquer um dos objetos de penalidade. Por exemplo, você pode modificar o campo `countPenalty` da seguinte maneira.

```
"countPenalty": {
    "scale": float,
    "applyToWhitespaces": boolean,
    "applyToPunctuations": boolean,
    "applyToNumbers": boolean,
    "applyToStopwords": boolean,
    "applyToEmojis": boolean
}
```

A tabela a seguir mostra os valores mínimo, máximo e padrão para os parâmetros numéricos.


****  


- **Randomização e diversidade**
  - **Parâmetro:** Temperatura / **Formato do objeto JSON:** temperatura / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 1 / **Padrão:** 0,5
  - **Parâmetro:** Top P / **Formato do objeto JSON:** topP / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 1 / **Padrão:** 0,5

- **Tamanho**
  - **Parâmetro:** Número máximo de tokens (modelos médio, ultra e grande) / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 8.191 / **Padrão:** 200
  - **Parâmetro:** Máx. de tokens (outros modelos) / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 2.048 / **Padrão:** 200
  - **Formato do objeto JSON:** maxTokens

- **Repetições**
  - **Parâmetro:** Penalidade de presença / **Formato do objeto JSON:** presencePenalty / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 5 / **Padrão:** 0
  - **Parâmetro:** Penalidade de contagem / **Formato do objeto JSON:** countPenalty / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 1 / **Padrão:** 0
  - **Parâmetro:** Penalidade de frequência / **Formato do objeto JSON:** frequencyPenalty / **Mínimo:** 0 / **Máximo:** 500 / **Padrão:** 0



### Campo do corpo da resposta de invocação do modelo
<a name="model-parameters-jurassic2-response-body"></a>

Para obter informações sobre o formato do `body` campo na resposta, consulte a [referência da API AI21](https://docs.ai21.com/reference/introduction).

**nota**  
O Amazon Bedrock retorna o identificador de resposta (`id`) como um valor inteiro.

## Exemplo de código
<a name="api-inference-examples-a2i-jurassic"></a>

Este exemplo mostra como chamar o modelo *A2I Jurassic-2 Mid da AI21 Labs*.

```
import boto3
import json

brt = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

body = json.dumps({
    "prompt": "Translate to spanish: 'Amazon Bedrock is the easiest way to build and scale generative AI applications with base models (FMs)'.", 
    "maxTokens": 200,
    "temperature": 0.5,
    "topP": 0.5
})

modelId = 'ai21.j2-mid-v1'
accept = 'application/json'
contentType = 'application/json'

response = brt.invoke_model(
    body=body, 
    modelId=modelId, 
    accept=accept, 
    contentType=contentType
)

response_body = json.loads(response.get('body').read())

# text
print(response_body.get('completions')[0].get('data').get('text'))
```