Bedrockって何？
Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。
「AWS上でAI基盤モデル（FM）が利用できるようになりました！」といった内容です。
ざっくりと、料金体系を整理します
3つの料金モデルがあるようです。
オンデマンド
使用した分を支払うモデルです。それぞれ生成させるモデル毎に課金されます。※以下抜粋
- テキスト生成モデルでは、入力トークンの処理および出力トークンの生成ごとに課金されます。
- 埋め込みモデルでは、入力トークンの処理ごとに課金されます。（トークンは数文字で構成されており、ユーザー入力と、結果を生成するためのプロンプトを理解するためにモデルが学習する基本単位です。）
- 画像生成モデルでは、画像の生成ごとに課金されます。
モデルのカスタマイズ（微調整）
FM：基盤モデルをカスタマイズさせる（追加で学習させる）ことができます。
カスタマイズされた基盤モデルは、「プロビジョンドスループット」で利用することができます。
※オンデマンドでは利用できない仕様です。
プロビジョンドスループット
大規模で一貫性のある推論ワークロード向けのものです。
期間によって時間単位の課金額が変わります。
料金の内訳
プロバイダーやモデルによって異なります。
詳細な料金については、先程の上記リンクから確認できます。
試してみた
「Chant playground」で軽く遊んでみようと思います。
オレゴンリージョンからAmazon Bedrockのコンソール画面を開きます。
基盤モデルへのアクセス設定
初めに確認するポイントです。
基盤モデル：FM（Foundation Model）は、デフォルトでアクセス権を持っていません。
なので、 「Model access」 から選択できるモデルをダウンロードする必要があります。
画面左のメニューから、Model accessをクリックします。
Model accessの画面より、右側のEditをクリックします。
現在利用できるすべてのモデルにチェック（全選択）します。
Save changesをクリックして、アクセスをリクエストします。
「Access status」がAccess grantedのステータス表記になることを確認します。（約1分）
チャット機能を試す
プロバイダーは「AI21 Labs」、モデルは「Jurassic-2 Ultra」を選択しました。
画面の下の方から、チャット機能を試します。
日本語に対応していますが、これから更に精度が上がっていくと思われます。
画像生成機能を試す
左のメニューからImageをクリックします。
「Prompt」から創り出してほしい画像の名称を入力します。
入力したあとに、下部の「Run」をクリックして実行します。
おもしろい…！
最後に
- SNSでもよく「Bedrock」の話題を見かけていたので、少しですが実際に試すことができてよかったです◎
- それぞれのモデルや詳しい仕様については、時間のある時に少しずつ調べていければと思います。（それぞれのモデルはここから確認できる、、と自分用にメモ）
