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モデルを Amazon Bedrock にインポートするには、Amazon Bedrock コンソールで、 API、、 AWS CLI または AWS SDK を使用してモデルインポートジョブを送信します。ジョブで、モデルファイルのソースに Amazon S3 URI を指定します。または、Amazon SageMaker AI でモデルを作成した場合は、SageMaker AI モデルを指定できます。モデルのインポート中、インポートジョブはモデルのアーキテクチャを自動的に検出します。モデルインポートジョブには数分かかる場合があります。ジョブ中、Amazon Bedrock はインポートされるモデルが互換性のあるモデルアーキテクチャを使用していることを確認します。
次の手順では、既にカスタマイズしたモデルをインポートしてカスタムモデルを作成する方法を示します。選択した方法に応じたタブを選択し、次の手順を実行します。
コンソールでモデルインポートジョブを送信するには、次の手順を実行します。
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Amazon S3 からモデルファイルをインポートする場合は、モデルを Hugging Face 形式に変換します。
モデルが Mistral AI モデルの場合は、convert_mistral_weights_to_hf.py
を使用します。 -
モデルが Llama モデルの場合は、convert_llama_weights_to_hf.py
を参照します。 AWS アカウントで、モデルファイルを Amazon S3 バケットに更新します。詳細については、「バケットにオブジェクトをアップロードする」を参照してください。
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クロスアカウントの Amazon S3 キーまたは KMS キーを使用してカスタムモデルをインポートする場合は、Amazon Bedrock に AWS アカウント Amazon S3 キーまたは KMS キーへのアクセスを許可します。詳細については、「カスタムモデルインポートジョブの Amazon S3 バケットへのクロスアカウントアクセス」を参照してください。
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Amazon Bedrock コンソールの左側のナビゲーションペインにある [基盤モデル] で [インポート済みモデル] を選択します。
[モデル] タブを選択します。
[Import model (モデルのインポート)] を選択します。
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[インポート済み] タブで、[インポートモデル] を開き、[インポートモデル] ページを開きます。
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[モデルの詳細] セクションで、次の手順を実行します。
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[モデル名] に、モデルの名前を入力します。
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(オプション) タグにモデルを関連付けるには、[タグ] セクションを展開し、[新しタグを追加] を選択します。
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[インポートジョブ名] セクションで、次の手順を実行します。
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[ジョブ名] で、モデルインポートジョブの名前を入力します。
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(オプション) タグにカスタムモデルを関連付けるには、[タグ] セクションを展開し、[新しタグを追加] を選択します。
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[モデルインポート設定] で、使用するインポートオプションを選択します。
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Amazon S3 バケットまたは Amazon SageMaker AI モデルを選択して、インポートソースを指定します。
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Amazon S3 バケットからモデルファイルをインポートする場合は、[S3 の場所] に Amazon S3 の場所を入力します。必要に応じて、[S3 を参照] を選択して、ファイルの場所を選択します。
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Amazon SageMaker AI からモデルをインポートする場合は、Amazon SageMaker AI モデルを選択し、SageMaker AI モデルにインポートする SageMaker AI モデルを選択します。
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[VPC 設定] を入力して (オプション)、VPC にある Amazon S3 データソースにアクセスする VPC 設定を選択します。Amazon VPC で VPC、サブネット、セキュリティグループを作成および管理できます。Amazon VPC の詳細については、「(オプション) VPC を使用してカスタムモデルのインポートジョブを保護する」を参照してください。
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Encryption を選択すると、ユーザーが所有および管理する AWS キーを使用して、デフォルトでデータを暗号化します。[暗号化設定をカスタマイズ (詳細)] を選択した場合は、別のキーを選択することもできます。
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[サービスアクセス] セクションで、次のいずれかの操作を行います。
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新しいサービスロールを作成して使用 - サービスロールの名前を入力します。
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既存のサービスロールを使用 - ドロップダウンリストからサービスロールを選択します。既存のサービスロールに必要なアクセス許可を確認するには、[アクセス許可の詳細を表示する] を選択します。
適切なアクセス許可を持つサービスロールを設定する詳細については、「モデルインポートのサービスロールを作成する」を参照してください。
注記
クロスアカウント Amazon S3 または KMS キーを使用している場合は、サービスロールポリシーを編集し、
aws:ResourceAccountに指定されたアカウント ID をバケット所有者の AWS アカウント ID に置き換えます。
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[インポート] を選択します。
[カスタムモデル] ページで、[インポート済み] を選択します。
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[ジョブ] セクションで、インポートジョブの状態を確認します。選択したモデル名は、モデルインポートジョブを識別します。モデルの [状態] の値が [完了] の場合、ジョブは完了します。
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次を実行して、モデルのモデル ID を取得します。
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[インポート済みモデル] ページで、[モデル] タブを選択します。
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[ARN] 列から使用するモデルの ARN をコピーします。
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推論呼び出しにはモデルを使用します。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。オンデマンドスループットでは、モデルを使用できます。
Amazon Bedrock テキスト playground でもモデルを使用できます。
