翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
次のコードサンプルは、アクセス許可の設定、カスタムモデルインポートジョブの作成、インポートジョブとインポートされたモデルの詳細の表示、インポートされたモデルの削除の方法を示しています。
-
インポートするモデルファイルを準備する
-
Amazon S3 バケットからインポートする場合は、モデルファイルを Hugging Face 重み形式で指定する必要があります。詳細については、「インポートソース」を参照してください。
-
モデルファイル用に Amazon S3 バケットを作成します (名前は一意である必要があります)。
-
モデルファイルをバケットにアップロードします。
-
-
モデルファイルにアクセスするためのポリシーを作成し、Amazon Bedrock の信頼関係を持つ IAM ロールにアタッチします。任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。
-
モデルファイルを含む Amazon S3 バケットにアクセスする Amazon S3 ポリシーを作成する
-
IAM コンソール (https://console.aws.amazon.com/iam
) に移動し、左側のナビゲーションペインで [ポリシー] を選択します。 -
[ポリシーの作成] を選択し、[JSON] を選択して [ポリシーエディタ] を開きます。
-
以下のポリシーを貼り付け、
${model-file-bucket}
をバケット名に置き換え、[次へ] を選択します。{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::
${model-file-bucket}
", "arn:aws:s3:::${model-file-bucket}
/*" ] } ] } -
ポリシー
S3BucketPolicy
に名前を付け、[ポリシーの作成] を選択します。
-
-
IAM ロールを作成して、ポリシーをアタッチします。
-
左側のナビゲーションペインで [ロール] > [ロールの作成] の順に選択します。
-
[カスタム信頼ポリシー] を選択し、以下のポリシーを貼り付けて、[次へ] を選択します。
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "bedrock.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
-
作成した
S3BucketPolicy
ポリシーを検索し、チェックボックスをオンにして、[次へ] を選択します。 -
MyImportModelRole
ロールに名前を付け、[ロールの作成]
を選択します。
-
-
言語を選択すると、カスタムモデルインポート API オペレーションを呼び出すコードサンプルが表示されます。
カスタムモデルインポートジョブを送信するには、ターミナルを使用してコマンドラインで次のコマンドを実行します。${my-import-model-role-arn}
をセットアップしたモデルロールに置き換え、s3-bucket-path
をモデルファイルの S3 バケットパスに置き換えます。
aws bedrock create-model-import-job
--job-name MyImportedModelJobName
--imported-model-name MyImportedModelName
--role-arn ${my-import-model-role-arn}
--model-data-source '{"s3DataSource": {"s3Uri": s3-bucket-path
}}
レスポンスは jobArn
を返します。カスタムインポートジョブが完了するまでしばらく待ちます。以下のコマンドで jobArn
を使用して、インポートジョブのステータスをチェックできます。
次のフィールドはオプションです。
-
VPC 設定を追加するには、上記のコマンドに、セキュリティグループとサブネットを指定する以下の引数を追加します。
-\\-vpc-config '{securityGroupIds": ["sg-xx"], "subnetIds": ["subnet-yy", "subnet-zz"]}'
-
KMS キーでモデルを暗号化するには、上記のコマンドに次の引数を追加し、値を置き換えてモデルの暗号化に使用するキーを指定します。
-\\-customModelKmsKeyId 'arn:aws:kms:
region
:account-id
:key/key-id
' -
タグを追加するには、上記のコマンドに次の引数を追加し、キーと値をジョブや出力モデルに付けたいタグに置き換え、キーと値のペアの間を必ずスペースで区切ります。
-\\-tags key=
key1
,value=value1
key=key2
,value=value2
レスポンスは jobArn
を返します。カスタムインポートジョブが完了するまでしばらく待ちます。以下のコマンドで jobArn
を使用して、インポートジョブのステータスをチェックできます。
aws bedrock get-model-import-job \
--job-identifier "jobArn
"
レスポンスは以下のようになります。
{ "jobArn":
${job-arn}
, "jobName":MyImportedModelJobName
, "importedModelName":MyImportedModelName
, "roleArn":${my-role-arn}
, "modelDataSource": { "s3DataSource": { "s3Uri": "${S3Uri}" } }, "status": "Complete", "creationTime": "2024-08-13T23:38:42.457Z", "lastModifiedTime": "2024-08-13T23:39:25.158Z"
status
が Complete
の場合、インポートジョブは完了です。
新しくインポートしたモデルで推論を実行するには、インポートしたモデルの ARN を model-id
として指定する必要があります。インポートされたモデルの ARN を取得します。
aws bedrock list-imported-models
レスポンスには、モデル名とモデル ARN が含まれます。モデル ARN を使用して、インポートされたモデルを呼び出します。詳細については、「InvokeModel で 1 つのプロンプトを送信する」を参照してください。
{ "modelSummaries": [ { "modelArn":
model-arn
, "modelName": "MyImportedModelName", "modelArchitecture":model-architecture
, "instructSupported":Y
, "creationTime": "2024-08-13T19:20:14.058Z" } ] }
インポートしたモデルを削除するには、ターミナルで削除するインポートしたモデルのモデル名またはモデル ARN を使用して、コマンドラインで次のコマンドを実行します。
aws bedrock delete-imported-model --model-identifier
MyImportedModelName