Amazon Bedrock を使用して Amazon クラウドで AI ベースのモデルを作成する

Amazon Bedrock を使用して Amazon クラウドで AI モデルを作成する方法

このチュートリアルでは、アマゾンの岩盤独自の AI データモデルを作成します。

Amazon Bedrock の紹介

Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業の高性能な基礎モデル (FM) を単一の API を通じて提供するフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能も提供しています。Amazon Bedrock を使用すると、ユースケースで人気の FM を簡単に実験および評価し、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用してデータでパーソナライズし、エンタープライズシステムとデータソースを使用してタスクを実行するエージェントを構築できます。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がなく、使い慣れた AWS のサービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合およびデプロイできます。

Amazon Bedrock は、開発者や企業がインテリジェントなアプリケーションをより効率的に構築できるよう、豊富な機能を提供します。Bedrock を使用すると、次のことが可能になります。

簡単なテストと評価: さまざまな基本モデルでユースケースがどのように実行されるかをすぐに把握します。
カスタマイズされた開発: 微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用して、ニーズを満たすアプリケーションを作成します。
インテリジェントエージェントの構築: エンタープライズシステムやデータソースとシームレスに統合してさまざまなタスクを自動的に実行できるインテリジェントエージェントを開発します。
モデル評価：自動または手動評価を使用して複数のモデルを比較し、ニーズに最適なベースモデルを選択します。評価指標には、精度、堅牢性、有害コンテンツのスクリーニングが含まれます。
セキュリティ保護: ガードレールを使用すると、アプリケーションのニーズと責任ある AI ポリシーに基づいてセキュリティ対策をカスタマイズし、入出力コンテンツのセキュリティを確保できます。

公式住所:https://aws.amazon.com/cn/bedrock/

Amazon Bedrockとは

Amazon BedrockはAWS（Amazon Web Services）が立ち上げた新しいサービスで、大規模な生成AI モデルの作成と管理。開発者や企業がAIアプリケーション、特に生成型AI（自然言語生成、画像生成など）モデルを迅速に構築、展開、拡張できるプラットフォームを提供します。

Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Amazon などの主要な AI 企業の高性能な基礎モデル (FM) を統合 API を通じて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 を確保しながら生成 AI アプリケーションを構築できる幅広い機能を備えています。

主な機能:

事前学習済みモデルAmazon Bedrock は、ユーザーが直接使用したり、それに基づいて微調整したりできる一連の事前トレーニング済みの生成 AI モデルを提供し、モデルを最初からトレーニングする時間とコストを節約します。
柔軟性: ユーザーはさまざまなモデルアーキテクチャとサプライヤー (Amazon、Meta、Anthropic など) を選択し、特定のニーズとアプリケーションシナリオに応じてカスタマイズできます。
統合と拡張: 他の AWS サービス (Amazon SageMaker、AWS Lambda など) とのシームレスな統合により、既存のアプリケーションやワークフローに AI 機能を簡単に組み込むことができます。
効率的な管理: モデルのパフォーマンスを監視および管理するための強力なツールを提供し、運用環境での安定性と効率性を確保します。
セキュリティとコンプライアンス: AWS セキュリティ標準とコンプライアンス要件に準拠し、データとモデルのセキュリティとプライバシーの保護を確保します。

Amazon Bedrock は、開発者や企業に、生成 AI の開発と導入を簡素化し、革新的な AI アプリケーションをより迅速かつ効率的に作成できるようにする強力なプラットフォームを提供します。

Amazon Bedrock を使い始める

まず、Amazon クラウドアカウントを登録する必要があります。

Amazonクラウドへの登録はとても簡単です。まずは、以下の公式サイト入口からAmazon公式サイトにアクセスしてください。

Amazon Bedrock で利用可能な Foundation Model (FM) には、AWS マネジメントコンソール、AWS SDK、LangChain などのオープンソースフレームワークを通じてアクセスできます。

AWS コンソールのホームページにログインしたら、[すべてのサービス] の [機械学習] メニューで Amazon Bedrock を見つけます。

Amazon Bedrock コンソールでは、FM を探索し、各モデルの使用例やヒントを参照して読み込むことができます。

まず、モデルへのアクセスを有効にする必要があります。

注: 地域制限により、一部の地域にはアクセス権限がありません。右上の地域をクリックすると、地域を切り替えることができます。

例えば、バージニア州北部を選択すると、多くのモデルが正常に権限をリクエストできます。ただし、アクセス権限は地域によって異なります。他の地域に切り替えて、どのモデルにアクセスできるかを確認してください。

コンソールの左側のナビゲーションペインで [モデルアクセス] を選択し、アクセスするモデルを有効にします。

モデルアクセスを有効にすると、さまざまなモデルと推論構成設定を試して、ユースケースに適したモデルを見つけることができます。

Amazon Bedrock を使用して Amazon クラウドで AI モデルを作成するのは簡単で効率的なプロセスです。

まず、AWSマネジメントコンソールにログインし、Amazon Bedrockサービスにアクセスします。希望する学習済み生成AIモデルを選択します。自然言語処理あるいは画像生成モデル。

Amazon Bedrock は、Amazon や他の主要な AI ベンダーのモデルを含むさまざまなモデルオプションを提供しており、ユーザーは特定のニーズに応じて選択できます。

次に、モデルパラメータを設定し、特定のアプリケーションシナリオに合わせて微調整オプションを設定します。Bedrock では、シンプルな設定と統合オプションを通じて、複雑な手動調整なしにモデルを微調整できます。設定が完了したら、トレーニングプロセスを開始できます。Amazon Bedrock はコンピューティングリソースを自動的に管理し、モデルトレーニングの効率性と安定性を確保します。

トレーニングが完了したら、Bedrock が提供するツールを使用してモデルをテストおよび評価し、本番環境でのパフォーマンスを確認できます。最後に、Amazon SageMaker や AWS Lambda などの他の AWS サービスとの統合により、トレーニング済みのモデルを実際のアプリケーションにデプロイし、AI 機能を迅速に実装できます。

モデルを効率的に使用するために、より多くのモデルオプションを取得し、モデルをリクエストするときにアクセス状況を簡単に確認できるように、米国リージョンを優先することをお勧めします。

現在、Bedrock は 8B および 70B バージョンを含む最新の Llama 3.1 モデルをホストしており、最新の Mistral Large モデルもサポートしています。

Amazon Bedrock テキスト生成

アマゾンの岩盤テキスト生成この機能は、開発者に自然言語処理（NLP）アプリケーションを効率的かつ柔軟に作成・最適化する方法を提供します。Amazon Bedrock を通じて、ユーザーは記事作成、対話生成、そして高品質なテキスト生成を可能にする、事前学習済みの生成AIモデルにアクセスできます。コンテンツ作成待って。

テキスト生成サービスを利用する場合、ユーザーは次のようなアプリケーションシナリオに適したモデルを選択できます。クリエイティブコンテンツ、自動カスタマーサービス対応、レポート作成など、様々な用途にご利用いただけます。Amazon Bedrock は、モデルパラメータの調整や生成設定を行うためのシンプルなインターフェイスを提供し、生成されるテキストが特定のニーズを満たすようにします。Amazon SageMaker などの他の AWS サービスと統合することで、ユーザーはモデルのパフォーマンスをさらに最適化し、詳細なカスタマイズを行うことができます。

Amazon Bedrock のテキスト生成機能は、効率的なコンテンツ作成をサポートするだけでなく、生成されたテキストがセキュリティとコンプライアンスの基準を満たしていることを保証します。この機能により、企業や開発者はインテリジェントなコンテンツを迅速に構築できます。テキスト生成アプリケーション生産性を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを強化します。

Metaのモデルは中国語処理で良好なパフォーマンスを発揮しなかったため、テキスト生成にはMistral AIのLargeモデルを選択しました。このモデルは中国語生成において良好なパフォーマンスを発揮し、生成効果を大幅に向上させることができました。コード生成にもLargeモデルを使用することで、デバッグ時間を大幅に節約できるため、大きなメリットがあります。

Amazon Bedrock イメージ生成

アマゾンの岩盤画像生成この機能は、開発者や企業に高品質なビジュアルコンテンツを生成する革新的な方法を提供します。事前学習済みの生成AIモデルを使用することで、ユーザーは芸術作品、製品デザイン、広告素材など、さまざまな画像を作成できます。

Amazon Bedrockでは、ユーザーはニーズに合った画像生成モデルを選択できます。これらのモデルは以下をサポートしています。高解像度画像生成と詳細調整。ユーザーはテキスト説明やその他の入力条件を入力すると、モデルがそれらの入力に基づいて対応する画像を生成します。このサービスは柔軟なパラメータ設定をサポートしているため、生成された画像は特定のスタイルや要件を満たすことができます。

岩盤画像生成サービスAWSのセキュリティとコンプライアンス機能が統合されており、生成されたコンテンツが業界標準に準拠し、データプライバシーが保護されることが保証されます。さらに、Amazon SageMakerなどの他のAWSツールを使用して画像処理や最適化をさらに進め、モデルのパフォーマンスと生成品質を向上させることもできます。

まとめると、Amazon Bedrock のイメージ生成機能は強力なビジュアル作成ツール企業のコンテンツ作成効率の向上とビジュアルコンテンツのイノベーションの促進を支援します。

Amazon Bedrock 画像生成には、Stable Diffusion XL - SDXL 1.0 または Titan Image Generator G1 を使用できます。私はサンプル画像を生成するために Titan Image Generator G1 を選択しました。デフォルトでは、横長の 1024x1024 解像度の画像が生成されます。

画像の生成には多少時間がかかりますが、AIの力で実現した「鳥が歌い、花が咲く」という美しい風景が再現されます。

セキュリティ保護メカニズムとモデル評価

セキュリティ保護の観点から、特定の回答に対してモデルが拒否するキーワードを手動で設定できます。例えば、ここでは「宝くじ」「当選」「おめでとう」をブロックワードとして設定し、名前などのPII（個人を特定できる情報）を含むリクエストにはモデルが回答しないようにしています。

モデルがプロジェクトのニーズを満たしているかどうかを確認するために、モデルのパフォーマンスを自動的に評価するか手動で評価するかを選択できます。

Amazon Bedrock は、モデルを適切に選択し、セキュリティを設定することで、スマートで安全かつ責任ある AI アプリケーションを開発するための強力なツールを提供します。テキスト生成、画像生成、モデル評価、セキュリティ保護など、Bedrock はプロジェクトを包括的にサポートします。AI モデルの作成と管理プロセスを簡素化するだけでなく、本番環境におけるモデルのセキュリティとコンプライアンスを確保します。Bedrock の高度な機能により、ビジネスニーズを満たし、イノベーションを推進し、データセキュリティを確保する AI ソリューションを効率的に構築できます。

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