Amazon Bedrock’a erişim

Amazon Bedrock'a Giriş

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Eğitmeninizi tanıyın!

Makine Öğrenimi Mühendisi
Bulut Teknolojileri (AWS, Azure)
Veri, Bulut ve Bilgisayar Mühendisliği

Eğitmenin profil fotoğrafı

Amazon Bedrock nedir?

Amazon’un hizmeti

AWS ve Amazon Bedrock logoları

Amazon Bedrock nedir?

Amazon’un hizmeti
API ile çağrılan yapay zekâ modelleri
- API: yazılımlar arası haberci
Bedrock; Anthropic, Meta vb. sağlayıcıların modellerine erişim sunar
Model kurulumu/eğitimi gerekmez — kullandıkça öde

AWS ve Amazon Bedrock logoları ve bir API diyagramı.

Üretken yapay zekâda temel modeller

Önceden eğitilmiş modeller
Birçok yapay zekâ görevi için temel sağlar
İstemlere göre metin, kod, görsel üretir
- Metin/Sohbet: Claude, Jurassic
- Görsel: Stable Diffusion
- Yerleştirme: Titan

Ortada bir Temel Model ve dışa doğru dört okla Metin/Sohbet, Yerleştirmeler, Kod ve Görseller yeteneklerine bağlanan bir diyagram.

Amazon Bedrock’a erişimi anlama

Not: Bu kurs boyunca Access Key ve Secret Key önceden yüklüdür.

AWS’de Bedrock erişimini etkinleştirin:
- AWS Konsolu’nda bir IAM Kullanıcısı oluşturun
- Amazon Bedrock Full Access ekleyin
- Erişim kimlik bilgilerinizi alın:
  - Access Key
  - Secret Key
  - Bölge (örn. 'us-east-1')

AWS’de Amazon Bedrock erişimini etkinleştirmek için üç adımı gösteren bir akış diyagramı. Adım 1: IAM Kullanıcısı Oluştur, Adım 2: Bedrock Erişimi Ekle, Adım 3: Kimlik Bilgilerini Al.

Bedrock çalışma zamanı erişimini ayarlama

Ortamınızda AWS kimlik bilgilerini yapılandırın

# Üretim için güvenli değildir, yalnızca eğitim amaçlıdır
AWS_REGION = 'us-east-1'

AWS_ACCESS_KEY = 'your-access-key'

AWS_SECRET_KEY = 'your-secret-key'

Bedrock istemcisini başlatın

Model çıkarımı için 'bedrock-runtime' kullanın

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)

Bedrock erişimini ayarlama

İstemci başlatma durumunu kontrol edin
Operasyonel istekler için 'bedrock' kullanın

# Bedrock istemci yapılandırmasını doğrulayın
import boto3
bedrock_client = boto3.client('bedrock', region_name='us-east-1')

models = bedrock_client.list_foundation_models()
print(f"Connected successfully! 
      Found {len(models['modelSummaries'])} available models.")

Connected successfully!  Found 13 available models.

Temel modeller hakkında bilgi

Model ayrıntıları için get_foundation_model() kullanın

Benzersiz bir ModelID gerekir
- Örnek: 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'])

Temel modeller hakkında bilgi

{'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': ...}

Hadi pratik yapalım!

Amazon Bedrock'a Giriş