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빠른 시작
이 섹션에서는 몇 분 내에 Amazon Bedrock을 시작하는 방법을 보여줍니다. OpenAI 호환 APIs Responses API and Chat Completions API, Anthropic 네이티브 메시지 API, Invoke and Converse API를 사용하여 추론 요청을 실행하는 방법을 보여줍니다. 전체 API 목록은 빌드 섹션을 참조하세요. APIs
1단계 - AWS 계정: AWS 계정이 이미 있는 경우이 단계를 건너뛰고 2단계로 이동합니다. AWS를 처음 사용하는 경우 AWS 계정에 가입하고 지침을 따릅니다.
2단계 - API 키: AWS 계정이 있으면 단기 API 키를 생성하여 Amazon Bedrock에 대한 요청을 인증할 수 있습니다. 이렇게 하려면 AWS 콘솔의 Amazon Bedrock 서비스로 이동하여 단기 키를 생성합니다. 프로덕션 애플리케이션의 경우 IAM 역할 또는 임시 자격 증명을 사용합니다. 자세한 내용은 빌드 장의 API 키 섹션을 참조하세요.
3단계 - SDK 가져오기:이 시작 안내서를 사용하려면 Python이 이미 설치되어 있어야 합니다. 그런 다음 사용 중인 APIs에 따라 관련 소프트웨어를 설치합니다.
- Messages API
-
pip install boto3 anthropic
- Responses/Chat Completions API
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pip install boto3 openai
- Invoke/Converse API
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pip install boto3
4단계 - 환경 변수 설정: 인증에 API 키를 사용하도록 환경을 구성합니다.
- Messages API
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ANTHROPIC_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
ANTHROPIC_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/anthropic"
- Responses/Chat Completions API
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OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"
- Invoke/Converse API
-
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
5단계 - 첫 번째 추론 요청 실행: Amazon Bedrock은 100개 이상의 파운데이션 모델을 지원합니다. 모델을 선택한 다음 다음 Python 코드를 사용하여 첫 번째 추론 요청을 실행합니다. 파일을 로 저장 bedrock-first-request.py
- Messages API
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import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="anthropic.claude-opus-4-7",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
)
print(response)
- Responses API
-
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="openai.gpt-oss-120b",
input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)
- Chat Completions API
-
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="openai.gpt-oss-120b",
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
)
print(response)
- Converse API
-
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
modelId='anthropic.claude-opus-4-7',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
}
]
)
print(response)
- Invoke API
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import json
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
modelId='anthropic.claude-opus-4-7',
body=json.dumps({
'anthropic_version': 'bedrock-2023-05-31',
'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
'max_tokens': 1024
})
)
print(json.loads(response['body'].read()))
명령을 사용하여 Python으로 코드를 실행합니다.
python3 bedrock-first-request.py
추론 요청의 출력이 표시되어야 합니다.
다른 APIs 및 엔드포인트 사용에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요빌드.
