どうもこんにちは。

今回は、Amazon BedrockのAPIを使用して、Jupyter Notebook（SageMakerノートブックインスタンス）のコードを解説させてみました。

使用したモデル

新しいClaude3を使用したかったのですが、東京リージョンでは7月から使えるようなので、今回は我慢します。
なので、Claude2.1を使用します。

AWSコンソールのAmazon Bedrock > モデルアクセスのページからアクセスをリクエストしておきましょう。

IAMポリシーについて

今回は、SageMakerノートブックインスタンスからBedrockへアクセスする必要があるので、ノートブックインスタンスに紐づいているIAMロール > ポリシーを変更する必要があります。

紐づいているポリシーにBedrockのInvokeModelアクションを許可すればOKです。

手順

1. SageMakerノートブックインスタンス内で適当にコードを書く

本当に適当でいいです。自分は機械学習を行なっていたので、それを使用しました。
とりあえず、今回は以下のコードを読ませるとしましょう。

print("test")

2. 必要なライブラリをインストール

ノートブックのコードを読ませるためのライブラリをインストールします。

# ノートブックを読ませることができるライブラリ
!pip install nbformat
import nbformat

# Bedrockで使用するライブラリ
import boto3
import json

3. ノートブックを読ませるための関数を記述

def get_notebook_code(notebook_path):
    with open(notebook_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        notebook = nbformat.read(f, as_version=4)
        
    code_cells = [cell['source'] for cell in notebook['cells'] if cell['cell_type'] == 'code']
    return '\n\n'.join(code_cells)

4. ノートブックを読ませて変数に保存

notebook_path = 'test_notebook.ipynb'
code = get_notebook_code(notebook_path)

5. Bedrockクライアントを作成

client = boto3.client('bedrock-runtime')

6. プロンプトを作成

prompt_message = f'あなたはPythonコードのスペシャリストです。以下にpythonのコードを示しますので、何を行なっているコードなのか分かりやすく教えてください。\n\n{code}'

body = json.dumps({
    "prompt": f'\n\nHuman:{prompt_message}\n\nAssistant:',
    "max_tokens_to_sample": 300,
    "temperature": 0.1,
    "top_p": 0.9,
})

7. 必要な情報を定義して解説実行!

modelId = 'anthropic.claude-v2:1'
accept = 'application/json'
contentType = 'application/json'

response = client.invoke_model(body=body, modelId=modelId, accept=accept, contentType=contentType)
response_body = json.loads(response.get('body').read())

print(response_body.get('completion'))

ちょっと時間かかるので、気長に待っているとログ出力されます。

はい、こちらのPythonコードは非常にシンプルな処理を行っています。

print("test")

この1行のコードは、「test」という文字列を出力するだけの処理です。

print関数は、括弧内のオブジェクトを標準出力(通常はコンソールやターミナル)に出力する組み込み関数です。ここでは「test」という文字列オブジェクトをprint関数に渡しているため、「test」と出力されます。

つまり、このコードはコンソールに「test」と表示するだけの簡単な処理を行うサンプル的なコードだと考えられます。

プログラミングを学習する際に、print関数を使って文字列などを出力し、処理の動作確認を行うことが多いです。そのような意味で、典型的な学習用のサンプルコードだと思います。

以上

インターンシップ募集中！

弊社では、この夏、2種類のインターンシップを行います！

対象は、26,27,28卒の大学生の方です。

1day 機械学習体験インターンシップ

日程： 7/17（水）、7/31（水）、8/6（火）いずれか選択
時間： 13:00 ~ 17:30

5days Webアプリ開発体験インターンシップ

日程： 8/20（火）、21（水）、22（木）、26（月）、27（火）
時間： 10:00 ~ 18:00

参加をご希望の方は、internship@pdc-ds.comまでご連絡ください！