使用 Amazon Bedrock 生成图像

Amazon Bedrock 是一项全托管服务，提供来自领先AI公司（如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和亚马逊）的高性能基础模型(FMs)。每个模型都通过通用API访问，该API实现了广泛的功能集，旨在帮助构建具有安全性、隐私性和负责任AI考量的生成式AI应用。

本指南将带您通过一个示例，在Supabase边缘函数中使用Amazon Bedrock JavaScript SDK，利用Amazon Titan Image Generator G1模型生成图像。

设置

在AWS控制台中，导航至Amazon Bedrock，在"请求模型访问"下选择Amazon Titan Image Generator G1模型
在您的Supabase项目中，于supabase目录下创建.env文件，内容如下：

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AWS_DEFAULT_REGION="<您的区域>"AWS_ACCESS_KEY_ID="<替换为您的凭证>"AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<替换为您的凭证>"AWS_SESSION_TOKEN="<替换为您的凭证>"# 模拟配置文件AWS_SHARED_CREDENTIALS_FILE="./aws/credentials"AWS_CONFIG_FILE="./aws/config"

配置存储

[本地] 运行 supabase start
打开Studio URL: 本地 | 托管
导航至存储
点击"新建存储桶"
创建一个名为"images"的公开存储桶

代码实现

在您的项目中创建一个新函数：

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supabase functions new amazon-bedrock

并将以下代码添加到 index.ts 文件中：

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// 需要模拟文件系统以使 AWS SDK 正常工作import { prepareVirtualFile } from 'https://deno.land/x/mock_file@v1.1.2/mod.ts'import { BedrockRuntimeClient, InvokeModelCommand } from 'npm:@aws-sdk/client-bedrock-runtime'import { createClient } from 'npm:@supabase/supabase-js'import { decode } from 'npm:base64-arraybuffer'console.log('来自 Amazon Bedrock 的问候！')Deno.serve(async (req) => {  prepareVirtualFile('./aws/config')  prepareVirtualFile('./aws/credentials')  const client = new BedrockRuntimeClient({    region: Deno.env.get('AWS_DEFAULT_REGION') ?? 'us-west-2',    credentials: {      accessKeyId: Deno.env.get('AWS_ACCESS_KEY_ID') ?? '',      secretAccessKey: Deno.env.get('AWS_SECRET_ACCESS_KEY') ?? '',      sessionToken: Deno.env.get('AWS_SESSION_TOKEN') ?? '',    },  })  const { prompt, seed } = await req.json()  console.log(prompt)  const input = {    contentType: 'application/json',    accept: '*/*',    modelId: 'amazon.titan-image-generator-v1',    body: JSON.stringify({      taskType: 'TEXT_IMAGE',      textToImageParams: { text: prompt },      imageGenerationConfig: {        numberOfImages: 1,        quality: 'standard',        cfgScale: 8.0,        height: 512,        width: 512,        seed: seed ?? 0,      },    }),  }  const command = new InvokeModelCommand(input)  const response = await client.send(command)  console.log(response)  if (response.$metadata.httpStatusCode === 200) {    const { body, $metadata } = response    const textDecoder = new TextDecoder('utf-8')    const jsonString = textDecoder.decode(body.buffer)    const parsedData = JSON.parse(jsonString)    console.log(parsedData)    const image = parsedData.images[0]    const supabaseClient = createClient(      // Supabase API URL - 默认导出的环境变量      Deno.env.get('SUPABASE_URL')!,      // Supabase API 匿名密钥 - 默认导出的环境变量      Deno.env.get('SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY')!    )    const { data: upload, error: uploadError } = await supabaseClient.storage      .from('images')      .upload(`${$metadata.requestId ?? ''}.png`, decode(image), {        contentType: 'image/png',        cacheControl: '3600',        upsert: false,      })    if (!upload) {      return Response.json(uploadError)    }    const { data } = supabaseClient.storage.from('images').getPublicUrl(upload.path!)    return Response.json(data)  }  return Response.json(response)})

本地运行函数

运行 supabase start (参见: https://supabase.com/docs/reference/cli/supabase-start)
带环境变量启动: supabase functions serve --env-file supabase/.env
发起HTTP请求:

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curl -i --location --request POST 'http://127.0.0.1:54321/functions/v1/amazon-bedrock' \    --header 'Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJzdXBhYmFzZS1kZW1vIiwicm9sZSI6ImFub24iLCJleHAiOjE5ODM4MTI5OTZ9.CRXP1A7WOeoJeXxjNni43kdQwgnWNReilDMblYTn_I0' \    --header 'Content-Type: application/json' \    --data '{"prompt":"A beautiful picture of a bird"}'

返回查看存储桶。可能需要点击刷新按钮才能看到上传的图片。

部署到托管项目

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supabase linksupabase functions deploy amazon-bedrocksupabase secrets set --env-file supabase/.env

现在您已经部署了一个无服务器函数，该函数使用AI生成图片并上传到Supabase存储桶。