Acessando o Amazon Bedrock

Introdução ao Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

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  • Engenheiro(a) de Machine Learning
  • Cloud (AWS, Azure)
  • Engenharia de Dados, Cloud e Computação

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Introdução ao Amazon Bedrock

O que é o Amazon Bedrock?

  • Serviço da Amazon

Os logos da AWS e do Amazon Bedrock

Introdução ao Amazon Bedrock

O que é o Amazon Bedrock?

  • Serviço da Amazon
  • Modelos de IA chamados via API
    • API: mensageiro entre sistemas de software
  • O Bedrock dá acesso a modelos de empresas como Anthropic, Meta etc.
  • Sem configurar/treinar modelos — pague pelo uso

Os logos da AWS e do Amazon Bedrock, e um diagrama de uma API.

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Modelos base em IA Generativa

  • Modelos pré-treinados
  • Base para várias tarefas de IA
  • Geram texto, código e imagens a partir de prompts
    • Texto/Chat: Claude, Jurassic
    • Imagem: Stable Diffusion
    • Embedding: Titan

 

Um diagrama com um Foundation Model no centro e quatro setas para: Texto/Chat, Embeddings, Código e Imagens.

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Entendendo o acesso ao Amazon Bedrock

Observação: Neste curso, Access Key e Secret Key já estão carregadas.

 

  • Ativar acesso ao Bedrock na AWS:
    • Criar um usuário IAM no Console AWS
    • Adicionar Amazon Bedrock Full Access
    • Obter suas credenciais:
      • Access Key
      • Secret Key
      • Região (ex.: 'us-east-1')

Um fluxograma com três etapas para ativar o acesso ao Amazon Bedrock na AWS. Etapa 1: Criar usuário IAM, Etapa 2: Adicionar acesso ao Bedrock, Etapa 3: Obter credenciais.

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Configurando o acesso ao runtime do Bedrock

  • Configurar credenciais da AWS no seu ambiente
# Não é seguro para produção; apenas para fins didáticos
AWS_REGION = 'us-east-1'

AWS_ACCESS_KEY = 'your-access-key'

AWS_SECRET_KEY = 'your-secret-key'
  • Inicializar o cliente do Bedrock
  • Use 'bedrock-runtime' para inferência de modelos
    import boto3 
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', # use -runtime
  region_name=AWS_REGION,
  aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY,
  aws_secret_access_key=AWS_SECRET_KEY)
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Configurando o acesso ao Bedrock

  • Verificar status da inicialização do cliente
  • Use 'bedrock' para operações administrativas

 

# Verificar configuração do cliente Bedrock
import boto3
bedrock_client = boto3.client('bedrock', region_name='us-east-1')

models = bedrock_client.list_foundation_models()
print(f"Conectado com sucesso! 
      {len(models['modelSummaries'])} modelos disponíveis.")

Conectado com sucesso!  13 modelos disponíveis.
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Informações sobre modelos base

  • Use get_foundation_model() para obter detalhes do modelo

 

  • Precisa do ModelID, identificador único
    • Ex.: amazon.nova-2-lite-v1:0, anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0

 

response = bedrock_client.get_foundation_model
    (modelIdentifier='anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0')

print(response['modelDetails'])
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Informações sobre modelos base

{'modelArn': 'arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5...',
 'modelId': 'anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0',
 'modelName': 'Claude Sonnet 4.5',
 'providerName': 'Anthropic',
 'inputModalities': ['TEXT', 'IMAGE'],
 'outputModalities': ['TEXT'],
 'responseStreamingSupported': True,
 'customizationsSupported': [],
 'inferenceTypesSupported': ['INFERENCE_PROFILE'],
 'modelLifecycle': {'status': 'ACTIVE', 'startOfLifeTime': ...}
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Vamos praticar!

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