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Introduction à Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Faites connaissance avec votre instructeur ou instructrice !

  • Ingénieur(e) en Machine Learning
  • Technologies infonuagiques (AWS, Azure)
  • Données, infonuagique et génie informatique

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Introduction à Amazon Bedrock

Qu'est-ce qu'Amazon Bedrock ?

  • Service d'Amazon

Les logos AWS et Amazon Bedrock

Introduction à Amazon Bedrock

Qu'est-ce qu'Amazon Bedrock ?

  • Service d'Amazon
  • Modèles d'IA appelés via une API
    • API : intermédiaire entre systèmes logiciels
  • Bedrock donne accès à des modèles de sociétés comme Anthropic, Meta, etc.
  • Aucun déploiement ni entraînement requis : facturation à l'usage

Les logos AWS et Amazon Bedrock, et un schéma d'API.

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Modèles de base en IA générative

  • Modèles préentraînés
  • Base pour plusieurs tâches d'IA
  • Génèrent texte, code, images à partir d'invites
    • Texte/Clavardage : Claude, Jurassic
    • Image : Stable Diffusion
    • Représentations vectorielles : Titan

 

Un schéma montrant un modèle de base au centre avec quatre flèches vers : Texte/Clavardage, Représentations, Code et Images.

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Comprendre l'accès à Amazon Bedrock

Remarque : Dans tout le cours, Access Key et Secret Key sont préchargées.

 

  • Activer l'accès à Bedrock dans AWS :
    • Créer un utilisateur IAM dans la console AWS
    • Ajouter « Amazon Bedrock Full Access »
    • Obtenir vos identifiants :
      • Access Key
      • Secret Key
      • Région (p. ex. : 'us-east-1')

Un organigramme montrant trois étapes pour activer l'accès à Amazon Bedrock dans AWS. Étape 1 : créer l'utilisateur IAM, Étape 2 : ajouter l'accès à Bedrock, Étape 3 : obtenir les identifiants.

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Configurer l'accès au runtime de Bedrock

  • Configurer les informations d'identification AWS dans votre environnement
# Non sécuritaire en production, seulement pour l'enseignement
AWS_REGION = 'us-east-1'

AWS_ACCESS_KEY = 'your-access-key'

AWS_SECRET_KEY = 'your-secret-key'
  • Initialiser le client Bedrock
  • Utiliser 'bedrock-runtime' pour l'inférence de modèles
    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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Configurer l'accès à Bedrock

  • Vérifier l'état d'initialisation du client
  • Utiliser 'bedrock' pour les opérations

 

# Vérifier la configuration du client Bedrock
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.
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Renseignements sur les modèles de base

  • Utiliser get_foundation_model() pour obtenir les détails d'un modèle

 

  • Besoin d'un ModelID, identifiant unique
    • Exemple : 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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Renseignements sur les modèles de 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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Passons à la pratique !

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