Amazon Bedrock API をセットアップする

このセクションでは、Amazon Bedrock API コールを実行するための環境設定方法を説明し、代表的なユースケースを示します。Amazon Bedrock API には、 AWS Command Line Interface (AWS CLI)、 AWS SDK、 SageMaker またはノートブックを使用してアクセスできます。

Amazon Bedrock API にアクセスする前に、使用する予定の基盤モデルへのアクセスをリクエストする必要があります。

APIのオペレーションとパラメータの詳細については、「Amazon Bedrock API Reference」を参照してください。

次のリソースは、Amazon Bedrock API に関する追加情報を提供します。

• AWS Command Line Interface

  • Amazon Bedrock CLI コマンド

  • Amazon Bedrock ランタイム CLI コマンド

  • Agents for Amazon Bedrock CLI コマンド

  • Agents for Amazon Bedrock ランタイム CLI コマンド

モデルアクセスを追加する

重要

基盤モデルを使用する前に、そのモデルへのアクセスをリクエストする必要があります。モデルへのアクセスをリクエストしていないのに、(API またはコンソール内で) モデルを使用しようとすると、エラーメッセージが表示されます。詳細については、「モデルアクセス」を参照してください。

Amazon Bedrock エンドポイント

にプログラムで接続するには AWS のサービス、エンドポイントを使用します。Amazon Bedrock AWS 全般のリファレンス に使用できるエンドポイントの詳細については、の「Amazon Bedrock エンドポイントとクォータ」の章を参照してください。

Amazon Bedrock は以下のサービスエンドポイントを提供します。

• bedrock – モデルを管理、トレーニング、およびデプロイするためのコントロールプレーン API が含まれています。詳細については、Amazon Bedrock のアクションと Amazon Bedrock のデータタイプを参照してください。

• bedrock-runtime— Amazon Bedrock でホストされているモデルの推論リクエストを行うためのデータプレーン API が含まれています。詳細については、Amazon Bedrock Runtime のアクションと Amazon Bedrock Runtime のデータタイプを参照してください。

• bedrock-agent – エージェントとナレッジベースを作成および管理するためのコントロールプレーン API が含まれています。詳細については、Agents for Amazon Bedrock のアクションと Agents for Amazon Bedrock のデータタイプを参照してください。

• bedrock-agent-runtime— エージェントを呼び出し、ナレッジベースをクエリするためのデータプレーン API が含まれています。詳細については、Agents for Amazon Bedrock Runtime のアクションと Agents for Amazon Bedrock Runtime のデータタイプを参照してください。

AWS CLI のセットアップ

1. CLI を使用する場合は、『 AWS Command Line Interface ユーザガイドの最新バージョンをインストールまたは更新する』の手順に従ってをインストールして設定します。 AWS CLI

2. 「設定」の手順に従って aws configure CLI AWS コマンドを使用して認証情報を設定します AWS CLI。

AWS CLI コマンドと操作については、次のリファレンスを参照してください。

• Amazon Bedrock CLI コマンド

• Amazon Bedrock ランタイム CLI コマンド

• Agents for Amazon Bedrock CLI コマンド

• Agents for Amazon Bedrock ランタイム CLI コマンド

AWS SDK のセットアップ

AWS ソフトウェア開発キット (SDK) は、多くの一般的なプログラミング言語で利用できます。各 SDK には、デベロッパーが好みの言語でアプリケーションを簡単に構築できるようにする API、コード例、およびドキュメントが提供されています。SDK は、次のような便利なタスクを自動的に実行します。

• サービスリクエストに暗号で署名します。

• リトライリクエスト

• エラーレスポンスを処理する。

各 SDK に関する一般的な情報とコード例、および各 SDK の Amazon Bedrock API リファレンスを参照するには、次の表を参照してください。コード例はでもご覧いただけます。AWS SDKsコード例

SDK ドキュメント	コードサンプル	Amazon Bedrock のプレフィックス	Amazon Bedrock ランタイムのプレフィックス	Agents for Amazon Bedrock のプレフィックス	Agents for Amazon Bedrock ランタイムのプレフィックス
AWS SDK for C++	AWS SDK for C++ コード例	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Go	AWS SDK for Go コード例	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for Java	AWS SDK for Java コード例	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for JavaScript	AWS SDK for JavaScript コード例	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Kotlin	AWS SDK for Kotlin コード例	bedrock	bedrockruntime	bedrockagent	bedrockagentruntime
AWS SDK for .NET	AWS SDK for .NET コード例	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for PHP	AWS SDK for PHP コード例	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for Python (Boto3)	AWS SDK for Python (Boto3) コード例	bedrock	bedrock-runtime	bedrock-agent	bedrock-agent-runtime
AWS SDK for Ruby	AWS SDK for Ruby コード例	Bedrock	BedrockRuntime	BedrockAgent	BedrockAgentRuntime
AWS SDK for Rust	AWS SDK for Rust コード例	aws-sdk-bedrock	aws-sdk-bedrockruntime	aws-sdk-bedrockagent	aws-sdk-bedrockagentruntime
AWS SDK for SAP ABAP	AWS SDK for SAP ABAP コード例	BDK	BDR	悪い	バッズ
AWS SDK for Swift	AWS SDK for Swift コード例	AWSBedrock	AWSBedrockRuntime	AWSBedrockAgent	AWSBedrockAgentRuntime

SageMaker ノートブックを使う

SDK for Python (Boto3) を使用して、ノートブックから Amazon Bedrock API オペレーションを呼び出すことができます。 SageMaker

ロールを設定します。 SageMaker

SageMaker このノートブックを使用する IAM ロールに Amazon Bedrock アクセス権限を追加します。

IAM コンソールから、以下の手順を実行します。

1. IAM ロールを選択し、[アクセス許可の追加] を選択して、ドロップダウンリストから [インラインポリシーを作成] を選択します。

2. 次のアクセス許可を含めてください。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock:*",
            "Resource": "*"
        }
    ]
}           

信頼関係に以下のアクセス許可を追加します。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        },
        {
            "Sid": "",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}                   

ランタイムの設定をテストする

次のコードをノートブックに追加し、実行します。

import boto3
import json
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

body = json.dumps({
    "prompt": "\n\nHuman:explain black holes to 8th graders\n\nAssistant:",
    "max_tokens_to_sample": 300,
    "temperature": 0.1,
    "top_p": 0.9,
})

modelId = 'anthropic.claude-v2'
accept = 'application/json'
contentType = 'application/json'

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

response_body = json.loads(response.get('body').read())
# text
print(response_body.get('completion'))

Amazon Bedrock の設定をテストする

次のコードをノートブックに追加し、実行します。

import boto3
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock')

bedrock.get_foundation_model(modelIdentifier='anthropic.claude-v2')