Amazon Bedrock 基盤モデルの情報 - Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 基盤モデルの情報

基盤モデルとは、多数のパラメータを持ち、大量の多様なデータでトレーニングされた人工知能モデルです。基盤モデルは、幅広いユースケースに対してさまざまなレスポンスを生成できます。基盤モデルはテキストまたはイメージを生成でき、入力を埋め込みに変換することもできます。このセクションでは、モデルが対応している機能やモデルを使用できる AWS リージョンなど、Amazon Bedrock で使用できる基盤モデル (FM) について説明します。Amazon Bedrock がサポートするモデルについては、「Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル」を参照してください。

Amazon Bedrock 基盤モデルへのアクセスは、デフォルトで有効になっています。開始するには、Amazon Bedrock コンソールのモデルカタログからモデルを選択して、プレイグラウンドで開きます。Anthropic モデルの場合、初めてモデルを使用するユーザーは、モデルにアクセスする前にユースケースの詳細を送信する必要があります。モデルを選択したら、次の方法で使用できます。

  • モデルにプロンプトを送信し、レスポンスを生成して、推論を実行します。プレイグラウンドは、テキスト、画像、チャットを生成するための使いやすいインターフェイスを AWS マネジメントコンソールに提供します。各プレイグラウンドで使用できるモデルを確認するには、出力モダリティ列を参照してください。

    注記

    コンソールプレイグラウンドは、埋め込みモデルでの推論の実行をサポートしていません。埋め込みモデルで推論を実行するには、API を使用します。

  • モデルを評価して出力を比較し、ユースケースに最適なモデルを決定します。

  • 埋め込みモデルを使用して、ナレッジベースを設定します。次に、テキストモデルを使用してクエリへのレスポンスを生成します。

  • エージェントを作成し、モデルを使用してプロンプトに対して推論を実行して、オーケストレーションを実行します。

  • トレーニングデータと検証データをフィードしてモデルをカスタマイズし、ユースケースのモデルパラメータを調整します。カスタムモデルを使用するには、そのプロビジョンドスループットを購入する必要があります。

  • モデルのプロビジョンドスループットを購入して、そのスループットを向上させます。

Amazon Bedrock API で FM を使用するには、使用する適切なモデル ID を決定する必要があります。次の表を参照して、使用する必要があるモデル ID がどこにあるかを確認します。

ユースケース モデル ID の検索方法
ベースモデルを使用する ベースモデル ID チャートで ID を検索する
クロスリージョン推論プロファイルを使用する サポートされている推論プロファイルのページで ID を検索する
ベースモデル向けにプロビジョンドスループットを購入する プロビジョンドスループットのモデル ID チャートで ID を検索し、それを CreateProvisionedModelThroughput リクエストで modelId として使用します。
カスタムモデルのプロビジョンドスループットを購入する CreateProvisionedModelThroughput リクエストで、modelId としてカスタムモデルの名前またはその ARN を使用します。
プロビジョニングされたモデルを使用する プロビジョンドスループットを作成すると、provisionedModelArn が返されます。この ARN はモデル ID です。
Use a custom model カスタムモデル向けにプロビジョンドスループットを購入し、返された provisionedModelArn をモデル ID として使用します。

コードの例については、使用している機能のドキュメントだけでなく、「AWS SDK を使用した Amazon Bedrock のコード例」も参照してください。

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