書籍「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」 ハンズオン用サンプルコード

表題の書籍のハンズオンを実施しやすいよう、サンプルコード部分をファイルとして格納したリポジトリです。

• 紙の書籍を購入くださった方も、コピー＆ペーストが可能になります。
• 今後の環境変化でコードに不具合が生じた際、適宜改修していきます。

📗 このGitHubリポジトリの説明

書籍について

まだお持ちでない方は、ぜひお買い求めください！

Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門

このリポジトリの構成

• chapter⚫️ ディレクトリ ：各章のハンズオン用コードや、手打ちが大変な設定値などを格納しています。
  • 必要なPythonライブラリを記載した requirements.txt も、参考までに格納しています。
  • 書籍刊行後の機能アップデートへの対応方法などを README.md にて補足しています。

エラー等を見つけた際は

本リポジトリの Issues へ起票ください。ベストエフォートで対応します。

誤植などのお知らせ

SBクリエイティブ公式サイト にて、正誤情報を適宜掲載します。

✨ 書籍刊行後のアップデート＆不具合などの補足

■ Bedrockのモデルアクセスで多くの基盤モデルが「使用不可」の場合の対応策（対象：第2章、およびハンズオン全般）

10月半ばごろから発生している事象となります。対応方法は以下の記事をご覧ください。

最近、Amazon Bedrockのモデルアクセスが「使用不可」だらけの場合の対応策まとめ

■ Cloud9の新規利用が不可に（対象：付録4、およびハンズオン全般）

ハンズオン用の開発環境として案内しているAWS Cloud9の新規利用が、2024/7/29より一部制限されたことを確認しています。 付録4の代替となる手順を以下ブログ記事で公開しました。各章の再検証も進めており、内容は随時更新しています。

AWS Cloud9が突然、新規利用不可に？ 代替策「SageMaker Studio コードエディタ」の利用手順

■ 新モデル追加（対象：第2章ほか）

【2024/6/20】 Anthropic社の新モデル「Claude 3.5 Sonnet」がリリース！

Anthropic社の新モデルで、Claude 3 Sonnetの後継となります。性能・コストともにClaude 3 Opusをも上回るとされています。

• https://qiita.com/minorun365/items/cd46235d5e446b1f41c5

本書のハンズオンへの取り込み方法

• 書籍P.80を参考に Claude 3.5 Sonnet をバージニア北部リージョンのBedrockで有効化する
  • 「利用不可」ステータスとなり有効化できないことがあります。その際は日にちをおいてリトライするか、AWSサポートに問い合わせてみてください。
• 各章のサンプルコードにおいて、Claude 3 SonnetのモデルIDを指定している箇所を、Claude 3.5 SonnetのモデルID（anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0）に置き換える

注意点

• Bedrockでは、GUIやAPI経由での単体モデル呼び出しに対応していますが、応用機能（ナレッジベースやエージェント）へは未対応です（2024/6/20時点）。
• Knowkedge bases for Amazon Bedrockにおいては、 Retrieve APIを利用すればClaude 3.5 Sonnetをすぐに活用できます（書籍P.216参照）。

【2024/6/26】 AI21 Labs社の新モデル「Jumba-Instruct」がリリース

同社の既存モデル「Jurassic-2」シリーズを上回る高性能モデル。256Kトークンという大容量のコンテキストウィンドウに対応。言語は英語のみ。

• AI21 Labs Jamba-Instruct model is now available in Amazon Bedrock | AWS Machine Learning Blog

【2024/7/24】 Meta社の新モデル「Llama 3.1」シリーズがリリース

同社の既存モデル「Llama 3」シリーズの後継モデル。

• Amazon Bedrock での Meta の Llama 3.1 405B、70B、8B モデルを発表 | Amazon Web Services ブログ

【2024/7/25】 Mistral社の新モデル「Mistral Large 2」がリリース

• Mistral Large 2 is now available in Amazon Bedrock | AWS Machine Learning Blog

【2024/8/6】 Claude 3シリーズがAWS東京リージョンに対応

• ついにClaude 3.5 SonnetがAWS東京リージョンのBedrockで利用可能に🎉

【2024/8/6】 Amazonの新モデル「Titan Image Generator v2」がリリース

• Amazon Titan Image Generator G1 V2と戯れる（Gradioがおすすめ）
• Amazon Bedrock で Amazon Titan Image Generator v2 が利用可能に

【2024/9/4】 Stability AI社の新モデル「Stable Image Ultra」「Stable Diffusion 3 Large (SD3 Large)」「Stable Image Core」がリリース

• BedrockにStabilityAIの新たな画像生成モデルが3つ登場しました！

■ Bedrock応用機能のアップデート（対象：第4〜6章ほか）

【2024/7/11】 生成AI関連の大型アップデート多数（Bedrock、Amazon Q、ほか新サービスなど）

解説スライドを公開しています。本書を読まれた方は、アップデートをより理解しやすいと思います！

• 宇宙最速で7/11未明のAmazon Bedrock大型アプデを解説 🚀 - Speaker Deck

【2024/8/21】 Bedrockのバッチ推論機能の一般提供開始

「6.4.1 バッチ推論」にて解説している機能が一般提供を開始しました。専用のSDKは不要で利用できます。

• Amazon Bedrock では、バッチ推論用の厳選された FM をオンデマンド推論価格の 50% で提供しています。

【2024/8/27】 クロスリージョン推論をサポート

複数のリージョンを使った動的なルーティングをサポートしました。例えば、「US Anthropic Claude 3.5 Sonnet 」を指定すると、バージニア北部とオレゴンリージョンを使用して推論することができます。指定方法は、モデルIDとしてinference profile（専用のモデルID）を指定します。（例：us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 ）

• Amazon Bedrock でクロスリージョン推論のサポートを開始

■ Amazon Qのアップデート（対象：第9章）

【2024年内】 Amazon Q Businessが日本語およびAWS東京リージョンに対応予定

参考記事（クラウドWatch）

• AWS、Claude 3やAmazon Q for Business日本語版の東京リージョンでの提供時期などを明らかに - クラウド Watch

LangChainのバージョン0.3.0のリリース

LangChainの新バージョン「0.3.0」がリリースされました。（書籍執筆時点では0.2.0でした）。3章、4章、5章でLangChainを使用していますが、ライブラリーのバージョンアップのみで動作することを確認しました。動作確認を行ったディレクトリに「requirements_langchain-0.3.0.txt」を格納しましたので、LangChain 0.3.0で実施する際は、以下のコマンドにてインストールしてください。

pip install -r requirements_langchain-0.3.0.txt

💻 読者のみなさまの書評ブログ紹介

たくさんの素敵なアウトプット、ありがとうございます！！🙇‍♂️

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• cyberBOSEさん 「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」レビュー #Bedrock開発入門 #Python - Qiita
• s.hirutaさん Bedrock開発入門書籍レビュー | クラウドインフラ構築記
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• しまさん 【感想】『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門』を読みました
• mongolyyさん 「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 」を読んだ - mongolyyのブログ
• issyさん 書籍「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門-第４章-」 × AWS Summit Japan 2024
• Shinodaさん 書評「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」｜Shinoda
• MK_Techさん 『感想』Amazon Bedrock生成AIアプリ開発入門 #AWS - Qiita
• Masaru Oguraさん Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門の感想文｜Masaru Ogura