1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

はじめに

この記事はGitHub Codespacesを使ってAWS CLIをセットアップする内容となっています。
主な内容としては実践したときのメモを中心に書きます。(忘れやすいことなど)誤りなどがあれば書き直していく予定です。

セットアップしたら「Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門」を参考にAWSのAIにハンズオンしていきたいと思います。
※発売前に献本いただきました。

Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門

なお、AWSの認証にはIAM Identity Centerを利用します。

GitHub Codespacesでcodespacesをセットする

codespacesを開きます。

BlankにあるUse this templateをクリックします。

Screenshot 2024-06-19 at 19.20.26.png

AWS CLIをインストールする

画面が起動したら、ターミナルで以下のコマンドを実行します。

curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
unzip awscliv2.zip
sudo ./aws/install

インストールされているかを確認するため、バージョン情報を表示します。

aws --version

実行結果

aws-cli/2.16.11 Python/3.11.8 Linux/6.5.0-1021-azure exe/x86_64.ubuntu.20

AWSの認証情報をセットする

IAM Identity CenterのAWS access portalを開き、Access keysをクリックします。

Screenshot 2024-06-19 at 19.27.39.png

下記のコマンドを実行してAWS CLIの設定を順番にセットしていきます。

aws configure sso

設定する項目

  • SSO start URL
  • SSO region

上記の2つを入力すると認証画面が開くので認証していきましょう。

image.png

認証画面の最後でAllow画面が表示されたら、Allowをクリックします。

image.png

Allowクリック後の画面

image.png

上記の画面を閉じます。

ターミナルではどのアカウントを利用するか質問されるため、利用できるアカウントを選択します。

以降はデフォルトリージョンや出力フォーマット、プロファイル名を設定します。
※プロファイル名はdefaultと入力してEnterを実行します。

CLI default client Region [None]: ap-northeast-1
CLI default output format [None]: json
CLI profile name [XXXXX]:default

AWS CLIをテストする

以下のコマンドを実行してS3のバケットリストが表示されましたらAWS CLIの実行がうまくできています。※S3バケットを作成していない場合は何も表示されません。

aws s3 ls

Amazon Bedrockの基盤情報を取得してみる

1つ前の記事で「Amazon Bedrockに登録されている基盤モデルの情報を取得する」方法を書いていますので試してみます。

【AWS】AWS CLIでAmazon bedrockに登録されている基盤モデルの情報を取得する

記事によると以下のようにコマンドを実行すると良さそうです。

aws bedrock get-foundation-model --model-identifier amazon.titan-embed-text-v1

実行結果

{
    "modelDetails": {
        "modelArn": "arn:aws:bedrock:ap-northeast-1::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v1",
        "modelId": "amazon.titan-embed-text-v1",
        "modelName": "Titan Embeddings G1 - Text",
        "providerName": "Amazon",
        "inputModalities": [
            "TEXT"
        ],
        "outputModalities": [
            "EMBEDDING"
        ],
        "responseStreamingSupported": false,
        "customizationsSupported": [],
        "inferenceTypesSupported": [
            "ON_DEMAND"
        ],
        "modelLifecycle": {
            "status": "ACTIVE"
        }
    }
}

基板モデルの情報にアクセスできたのでこの環境を使って、AWS環境の生成AIにハンズオンできそうです。

もっとシンプルなコマンドとしてアカウントIDを取得する方法があります。以下のコマンドを実行するとアカウントIDが返ってくるはずです。

export AWS_ACCOUNT_ID=`aws sts get-caller-identity --query 'Account' --output text` && echo $AWS_ACCOUNT_ID

まとめ

GitHub CodespacesでAWS CLIをセットアップする方法を解説しました。
GitHub CodespacesはGitHubアカウントがあれば、すぐに起動できる使いやすさがあるので
AWS CLIと組み合わせことでAWS上の開発がしやすくなると思いました。

ちなみにGitHub CodespacesではCodespaces立ち上げ時にコンフィグを渡すことができるので
起動と同時にAWS CLIのインストールができているという状態にすることも可能です。
そういった話は別の機会にしたいと思います。

おわり

1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?