イントロ_ベッドロック_ワークショップ

Amazon Bedrock を使用した生成 AI アプリケーションの構築

Amazon Bedrock を使用した生成 AI アプリケーションの構築に関する没入型ワークショップへようこそ。この実践的なワークショップは、幅広いタスクに基礎モデルを活用するための知識とスキルを身につけることを目的としています。

私たちの学習目標は次のとおりです。

1. Stable Diffusion によって生成された画像を表示できる Streamlit アプリケーションを構築します。
2. 要約や Q&A など、さまざまなテキストベースのテキストを処理できるアプリケーションを構築します。
3. チャットボットなどの会話型アプリケーションを構築します。
4. ドキュメントからの情報取得などのさまざまなツールを備えた AI エージェントを構築します。

このワークショップが終了するまでに、Amazon Bedrock を使用して生成 AI アプリケーションを構築する貴重な実践経験を積んでいることになります。

これは中級レベルのワークショップであるため、Python とターミナルの使用に精通していると役立ちます。 AI/ML の経験は必要ありません。このワークショップは 2 時間以内に終了することを予定しています。

前提条件

ステップ 1: Amazon Bedrock コンソールでモデルをサブスクライブする

Amazon Bedrock 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。モデルへのアクセスが有効になると、API を使用できるようになります。

注:クロード モデルの場合は、追加の詳細を入力する必要がありますが、すぐにアクセスできるようになります。

ステップ 2: Python のバージョンを確認する

Python 3.9 以降を実行していることを確認してください。そうでない場合は、更新してください。信じてください、あなたの人生は楽になります。

python --version

ステップ 3: 必要なものをインストールする

まず、リポジトリのクローンを作成し、次のコマンドを実行して、このガイドに必要なライブラリを取得します。

git clone https://github.com/aws-banjo/intro_bedrock_workshop.git
cd intro_bedrock_workshop
pip install -r requirements.txt

(オプション) ステップ 4: Amazon CodeWhisperer を有効にする

このワークショップ中にコーディングの課題を解決するための AI アシスタントである Amazon の CodeWhisperer をアクティブ化します。お使いの環境にインストールする方法については、このビデオをご覧いただくか、セットアップ ガイドをお読みください。

これで、Amazon Bedrock を使用して次の生成 AI 傑作の構築を開始する準備が整いました。いずれかのモジュールをクリックして開始します。

• 画像モジュール
• テキストモジュール
• チャットモジュール
• エージェントモジュール