Amazon Bedrockとの連携におけるクロードの使用方法 - ステップバイステップガイド
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- Jennie Rose
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クロードとAmazon Bedrockの紹介
ジェネレーティブAIの未来を迎えるクロードとAmazon Bedrockが革新の最前線にいます。クロードはAnthropicのフラッグシップAIであり、その卓越した対話、コンテンツ作成、複雑な推論能力によって評価されている最新のジェネレーティブモデルです。このAIはテキストの理解と生成についてだけでなく、人間の思考プロセスに密接に似た巧妙さと深さで行うことができます。
一方、Amazon Bedrockは、利用可能な強力なAIモデルへの要求の増加に応えるAWSの取り組みです。完全管理型のサービスであるBedrockは、AWSのお客様に対してクロードのような基礎モデルへの安全なクラウドアクセスを提供します。つまり、モデルの管理とスケーリングに関わる手間を心配することなく、高度なジェネレーティブAIアプリケーションを構築することができます。まるでAI研究チームが指先にあり、最も野心的なAIプロジェクトを実現する準備ができています。
AWSとAnthropicの戦略的協業
AWSとAnthropicの戦略的パートナーシップが発表されたことで、ジェネレーティブAIの可能性を広げる約束がされました。この協業はクロードをAWSと統合すること以上のものであり、将来の基礎モデルの開発と展開を加速するという取り組みです。AWS TrainiumやInferentiaチップなど、AWSの高性能な機械学習アクセラレータを活用することで、このパートナーシップはさらに高度なAIモデルの舞台を設定します。
また、AmazonがAnthropicへの投資は、この協業における大きな潜在能力を示しています。AWSのお客様は、早期アクセス特典とAnthropicモデルの最先端の能力にタップすることができます。AIの景観を向上させるだけでなく、ビジネスがイノベーションを行い競争力を維持するために必要なツールを提供する、まさに約束された協業です。
クロード 3 APIの機能と特徴
クロードは普通のAIではありません。その機能は、ジェネレーティブAI技術の進歩を証明しています。業界をリードする200,000トークンのコンテキストウィンドウを備えたクロードは、さまざまな複雑なタスクにおいて、人間レベルの理解力と流暢さを提供します。複雑な対話を行うこと、巧妙なクリエイティブコンテンツを生成すること、複雑な推論を実行すること、すべてにおいてクロードは卓越した適応力を持っています。
しかし、テキストに限定されるわけではありません。クロードの高度なビジョン機能により、写真からテクニカルダイアグラムまでさまざまな視覚形式から洞察を理解し生成することができます。これにより、顧客サービスを向上させ、業務プロセスを効率化し、法的文書を解析し、保険のクレームを支援し、コーディングのサポートを行うなど、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に利用できます。
スピードとセキュリティもクロードの特徴です。Anthropicのリーディングなセーフティリサーチに基づいて構築されており、ブランドリスクを低減し、出力が有益であり、正確であり、無害であることを保証する機能が組み込まれています。このフロンティアAIセーフティ機能への注力とスピードと知能の組み合わせにより、クロードは成長と効率性のためにAIを活用するあらゆるセクターにおいて強力な味方となります。
Amazon Bedrockでのクロード 3 APIの使用方法：ステップバイステップガイド
クロードモデルをPythonを介してAmazon Bedrockで利用するためには、いくつかの包括的なステップが必要です。このガイドでは、初めの概要を拡張し、スムーズな統合プロセスを確実にするための詳細な手順とサンプルコードを提供します。
1. AWS CLIのインストールと設定
Amazon Bedrockとの連携の前に、AWS CLIがシステムにインストールおよび設定されていることを確認してください。
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インストール：公式のAWSウェブサイトからAWS CLIバージョン2.13.23以降をダウンロードしてインストールします。オペレーティングシステムのインストール手順に従って正しく設定してください。
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設定：端末を開き、
aws configureを実行します。AWSのアクセスキーID、シークレットアクセスキー、デフォルトのリージョン名、出力形式を入力するように求められます。これらの認証情報は、AWSマネジメントコンソールのセキュリティ設定のセクションから取得できるもので、AWSサービスへのリクエストの承認に必要です。aws configure以下のコマンドを実行して、認証情報が機能することを確認してください。
aws sts get-caller-identity
2. Bedrockへのアクセス用のSDKのインストール
AnthropicはBedrockをサポートするPython SDKを提供しており、これを使用するとClaudeモデルとのインタラクションを簡素化できます。pipを使用してインストールしてください。
pip install -U "anthropic[bedrock]"このパッケージにより、Bedrockとのシームレスな統合が可能となり、ClaudeへのAPI呼び出しを簡単に実行できます。
3. Anthropicモデルの購読
- AWS Management Consoleに移動し、Bedrockサービスに進み、モデルアクセスセクション内でAnthropicモデルへのアクセスをリクエストしてください。モデルの利用可能性はリージョンによって異なる場合があるため、AWSドキュメンテーションで最新情報を確認する必要があります。
4. 利用可能なモデルの一覧
AWS CLIまたはboto3 Python SDKを使用して、Bedrockを通じて利用可能なクロードモデルを特定できます。利用可能なモデルを特定することは、アクセス権があるモデルを理解し、必要なモデルを選択するために重要なステップです。
### 5. リクエストの作成
セットアップが完了したら、Claudeと対話する準備が整いました。次の詳細な例では、AWSの認証情報を使用して`AnthropicBedrock`クライアントを構成し、特定のClaudeモデルにリクエストを行う方法を紹介します。
```python
from anthropic import AnthropicBedrock
# AWSの認証情報を使用してAnthropicBedrockクライアントを初期化する
client = AnthropicBedrock(
aws_access_key="YOUR_ACCESS_KEY",
aws_secret_key="YOUR_SECRET_KEY",
# 一時的な認証情報を使用する場合はaws_session_tokenを含める
aws_session_token="YOUR_SESSION_TOKEN",
# AWSリージョンを指定する
aws_region="us-west-2",
)
# Claudeモデルへのメッセージリクエストを作成する
message = client.messages.create(
model="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0", # モデルID
max_tokens=256, # 生成するトークンの最大数
messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは、世界"}] # 送信するメッセージ
)
# Claudeからのレスポンスを出力する
print(message.content)"YOUR_ACCESS_KEY"、"YOUR_SECRET_KEY"、"YOUR_SESSION_TOKEN"をご自身の実際のAWS認証情報に置き換えてください。利用するClaudeモデルに基づいてmodelパラメータを調整してください。
このサンプルコードは、"こんにちは、世界"の入力をClaude 3 Sonnetに送信し、生成されたレスポンスを出力する方法を示しています。AWSの認証情報を正しく設定し、アプリケーションのニーズに合った正しいモデルIDを選択することの重要性を強調しています。
詳細な情報やガイダンスについては、公式のAWSドキュメント (opens in a new tab)およびAnthropicのドキュメント (opens in a new tab)を参照してください。これらのリソースは、AWS Bedrockを介して提供されるさまざまなAIモデルにアクセスして活用するための包括的なガイドを提供しており、PythonアプリケーションでClaudeのフルポテンシャルを最大限に活用できるようになっています。
結論
AnthropicのClaudeモデルをAmazon Bedrockを介してPythonアプリケーションに統合することで、高度なAIの力を利用した多くの可能性が開かれます。AWS CLIの設定と環境の構成から洗練されたAPI呼び出しまでの詳細な手順に従うことで、Claudeの最先端の生成AI機能をプロジェクトにシームレスに組み込むことができます。ダイナミックなカスタマーサービスボットの作成、複雑な操作の自動化、クリエイティブなコンテンツの生成など、幅広いニーズに対応する柔軟性とパワーを備えたClaudeを活用してください。