Amazon Bedrock 액세스

Amazon Bedrock 입문

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

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머신러닝 엔지니어
클라우드 기술(AWS, Azure)
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Amazon Bedrock란?

Amazon의 서비스

AWS와 Amazon Bedrock 로고

Amazon Bedrock란?

Amazon의 서비스
API로 호출하는 AI 모델
- API: 소프트웨어 간 메시지 전달자
Bedrock은 Anthropic, Meta 등 다양한 모델 제공
모델 설정·학습 불필요, 사용량 기반 과금

AWS와 Amazon Bedrock 로고, 그리고 API 다이어그램.

생성형 AI의 파운데이션 모델

사전 학습된 모델
여러 AI 작업의 기반
프롬프트로 텍스트·코드·이미지 생성
- 텍스트/채팅: Claude, Jurassic
- 이미지: Stable Diffusion
- 임베딩: Titan

중앙의 파운데이션 모델에서 텍스트/채팅, 임베딩, 코드, 이미지로 이어지는 네 개의 화살표가 있는 다이어그램.

Amazon Bedrock 액세스 이해

참고: 본 과정 전반에서 Access Key와 Secret Key는 미리 로드되어 있습니다.

AWS에서 Bedrock 액세스 활성화:
- AWS 콘솔에서 IAM 사용자 생성
- Amazon Bedrock Full Access 추가
- 액세스 자격 증명 확인:
  - Access Key
  - Secret Key
  - 리전(예: 'us-east-1')

AWS에서 Amazon Bedrock 액세스를 활성화하는 3단계 흐름도. 1단계: IAM 사용자 생성, 2단계: Bedrock 액세스 추가, 3단계: 자격 증명 확인.

Bedrock 런타임 액세스 설정

환경에 AWS 자격 증명 구성

# 프로덕션에는 안전하지 않으며, 교육용 예시입니다
AWS_REGION = 'us-east-1'

AWS_ACCESS_KEY = 'your-access-key'

AWS_SECRET_KEY = 'your-secret-key'

Bedrock 클라이언트 초기화

모델 추론에는 'bedrock-runtime' 사용

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 액세스 설정

클라이언트 초기화 상태 확인
운영 요청에는 'bedrock' 사용

# Bedrock 클라이언트 구성 확인
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.

파운데이션 모델 정보

모델 세부 정보는 get_foundation_model()로 조회

고유 식별자인 ModelID 필요
- 예: 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'])

파운데이션 모델 정보

{'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': ...}

Vamos praticar!

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