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。

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。

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。

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。

※Allowクリック後の画面

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