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はじめてAmazon Bedrockを触ってみた。
はじめに
- AWS初学者です。
- 初めてBedrockを使ってみたいと思います。
- 初心者向けに書いていきます。
- 今回はAWSのコンソールで試すところまでやります。
使用技術
- Amazon Bedrock
- IAMアカウントは発行済みで進めます。
(lambdaは使いません。)
流れ
- Amazon Bedrockとは
- モデルアクセスの設定
- Bedrock Playgroundで動かしてみる
1. Amazon Bedrockとは
- AIモデルを開発、管理、デプロイするためのフレームワークです。
- AI企業からの高性能な基盤モデルの幅広い選択肢を提供するフルマネージドサービスであり、セキュリティ、プライバシー、責任あるAIを備えた生成AIアプリケーションを構築するために必要な一連の幅広い機能をしています。
長所
- 生成AIを簡単に利用できるため、開発者は高度な機械学習の知識がなくても使いやすい。
- 複数の生成AIモデルを利用でき、最適なAIモデルを選べる。
- 微調整や検索拡張生成などの手法を使用してデータに合わせて簡単なカスタマイズが可能。
- アプリ開発では、APIで呼び出すだけでOK。自分でGPUを用意しなくてよく、セキュリティについてもAWSが面倒を見てくれます。
短所
- 独自のニーズに完全に合わせたカスタマイズが難しい。
- APIベースのサービスであるため、生成AIの機能やリクエストに対する制限があり、高頻度で使用する場合や大規模なアプリケーションでの利用において制限が発生することがある。
https://aws.amazon.com/jp/bedrock/
簡単にいうと、
- ChatGPTのような文章をつくるAIや、画像をつくったり、要約したりするAIが、コードを書かずにAPIで使えるのがポイントです。
2. 実装
Amazon Bedrockのモデルアクセスを申請
-
一覧画面からAmazon Bedrockに移動。
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モデルアクセスを選択。
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申請を送るモデルを選択する。
- 「すべてのモデルを有効にする」「特定のモデルを有効にする」でもどちらでも問題ありません。「特定のモデルを有効にする」の場合は、利用するモデルを選択してください。
- 「すべてのモデルを有効にする」「特定のモデルを有効にする」でもどちらでも問題ありません。「特定のモデルを有効にする」の場合は、利用するモデルを選択してください。
-
初回のモデルアクセスでは「ユースケースの詳細」の入力が求められます。
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私は学習目的の利用でしたので、Githubアカウントを入力しましたが、問題なく申請が通りました。
https://note.com/hirozki/n/nfaec8c9d8c85 -
少し時間を置いてからモデルアクセスページを確認し、「アクセスが付与されました」
となればOKです。
例：
3. Bedrock Playgroundで動かしてみる
-
Chat/Textをクリック。
-
モデルを選択。
-
モデルアクセスで許可を得たモデルを選択してから「適応」。
-
チャットを送ってみましょう。
-
英語で返ってくることが多いです。
-
請求額はAWS内の
Billing and Cost Managementで確認することができます。
最後に
- 最後まで読んでいただきありがとうございます。
- 自分へのメモ感覚で書きました。
- 誤り等あれば教えていただけると幸いです。
- 今後はPython,DjangoとのAPI連携について記事を書きたいと思います。
参考文献
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