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基盤モデルは、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、モデルがサポートする機能やモデルが利用可能な 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。
モデルを使用するには、まずモデルへのアクセスをリクエストする必要があります。その後、次の方法で FM を使用できます。
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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、イメージ、またはチャットを生成 AWS Management Console するための使いやすいインターフェイスを 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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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 |
| 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 SDKsコード例」も参照してください。
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