Amazon Bedrock तक पहुँच

Amazon Bedrock परिचय

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

अपने प्रशिक्षक से मिलिए!

  • Machine Learning Engineer
  • Cloud Technology (AWS, Azure)
  • Data, Cloud, and Computer Engineering

प्रशिक्षक का प्रोफ़ाइल फ़ोटो

Amazon Bedrock परिचय

Amazon Bedrock क्या है?

  • Amazon की सेवा

AWS और Amazon Bedrock के लोगो

Amazon Bedrock परिचय

Amazon Bedrock क्या है?

  • Amazon की सेवा
  • API के जरिए बुलाए गए AI मॉडल
    • API: सॉफ़्टवेयर सिस्टमों के बीच संदेशवाहक
  • Bedrock, Anthropic, Meta आदि के मॉडलों तक पहुँच देता है
  • किसी सेटअप/ट्रेनिंग की ज़रूरत नहीं - उपयोग के अनुसार भुगतान

AWS और Amazon Bedrock के लोगो, और एक API का डायग्राम.

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Generative AI में Foundation मॉडल

  • Pre-trained मॉडल
  • कई AI टास्क के लिए आधार
  • प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट, कोड, इमेज जनरेट करें
    • Text/Chat: Claude, Jurassic
    • Image: Stable Diffusion
    • Embedding: Titan

 

एक डायग्राम जिसमें बीच में Foundation Model है और चार तीर Text/Chat, Embeddings, Code, और Images की ओर जा रहे हैं.

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Amazon Bedrock की पहुँच समझना

Note: इस कोर्स में Access Key और Secret Key पहले से लोड हैं।

 

  • AWS में Bedrock Access सक्षम करें:
    • AWS Console में IAM User बनाएँ
    • Amazon Bedrock Full Access जोड़ें
    • अपने access क्रेडेंशियल लें:
      • Access Key
      • Secret Key
      • Region (जैसे, 'us-east-1')

एक फ़्लोचार्ट जो AWS में Amazon Bedrock एक्सेस सक्षम करने के तीन स्टेप दिखाता है. स्टेप 1: Create IAM User, स्टेप 2: Add Bedrock Access, स्टेप 3: Get Credentials.

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Bedrock runtime एक्सेस सेटअप करना

  • अपने एनवायरनमेंट में AWS क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करें
# Not secure for production, only for teaching purposes
AWS_REGION = 'us-east-1'

AWS_ACCESS_KEY = 'your-access-key'

AWS_SECRET_KEY = 'your-secret-key'
  • Bedrock क्लाइंट इनिशियलाइज़ करें
  • मॉडल इन्फ़रेंस के लिए 'bedrock-runtime' उपयोग करें
    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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Bedrock एक्सेस सेटअप करना

  • क्लाइंट इनिशियलाइज़ेशन स्टेटस जाँचें
  • ऑपरेशनल रिक्वेस्ट के लिए 'bedrock' उपयोग करें

 

# Verify Bedrock client configuration
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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Foundation मॉडलों की जानकारी

  • मॉडल विवरण पाने के लिए get_foundation_model() उपयोग करें

 

  • ModelID चाहिए, एक यूनिक आइडेंटिफ़ायर
    • उदाहरण: 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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Foundation मॉडलों की जानकारी

{'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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अभ्यास करते हैं!

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