Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
DeepSeek-R1をカスタムモデルとしてAmazon Bedrockにインポートし活用
Search
為藤アキラ
January 29, 2025
Technology
280
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
DeepSeek-R1をカスタムモデルとしてAmazon Bedrockにインポートし活用
為藤アキラ
January 29, 2025
More Decks by 為藤アキラ
See All by 為藤アキラ
【書籍出版記念】 10周回って、エージェント開発は RAGがすべてだった。〜RAGの歴史と開発現場で見えた実践知〜
akiratameto
22
10k
Agent ServerはWeb Serverではない。ADKで考えるAgentOps
akiratameto
0
340
AI Agent Vertex AI Agent Builder × A2A × ADKで繋げるマルチエージェント
akiratameto
1
190
[OpsJAWS Meetup33 AIOps] Amazon Bedrockガードレールで守る安全なAI運用
akiratameto
2
460
Amazon Bedrockで実現する堅牢なデータエンジニアリング
akiratameto
1
170
Bedrock カスタムモデルvs汎用モデルの比較
akiratameto
1
190
Vertex AIで実現するLLMデータアノテーションの効率化と自動化
akiratameto
0
260
Amazon Bedrock Agents (ナレッジベースの種類)
akiratameto
1
410
Amazon Bedrock Agents (基本編)
akiratameto
0
310
Other Decks in Technology
See All in Technology
MCPゲートウェイを作って運用してわかったこと — Agent時代の権限管理の現在地
mtpooh
10
3.1k
KanaAI
shreyas1009
0
150
[2026 Oracle Technical Deep Dive] AI時代のアプリケーションを支えるCloud NativeとJava EEモダナイゼーション (2026年9月17日開催)
oracle4engineer
PRO
0
120
AIは爆速なのに、私が詰まっていた話 ― 音声入力と鳴くマスコットでボトルネックを削る
yama3133
0
520
組み立てて楽しむ AWS Blocks 入門
kmiya84377
0
210
自律型 AI をセキュアに実装!Gemini と MIG で作る動的コード実行環境
recruitengineers
PRO
1
210
OSC2026on_the-world-is-waiting-for-your-voice.pdf
naruoga
0
350
OpenSharing について熱く語る〜AI アセットの共有について〜
kameitomohiro
0
230
形式手法を使って仕様をコーディングしよう
mikanichinose
0
180
Datadog の学び方 - あるいは、オブザーバビリティを学ぶとは何か
mananyuki
1
440
Google Cloud Next Tokyo 26登壇時のスクリプト
recruitengineers
PRO
0
190
サーバーフルコンピューティング?AWS Lambda
iwatatomoya
1
240
Featured
See All Featured
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.6k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
13k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
68
58k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
710
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
520
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
510
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
970
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
1
550
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
450
Crafting Experiences
bethany
1
370
Scaling GitHub
holman
464
140k
Transcript
AWS活用 AI/ML/LLM #2 大規模言語モデル(LLM)のモデル開発 DeepSeek-R1をカスタムモデルとして Amazon Bedrockにインポートし活用 株式会社BLUEISH 代表取締役CEO兼CTO 為藤アキラ
@AkiraTameto
為藤 アキラ (Akira Tameto) 株式会社BLUEISH 代表取締役 CEO兼CTO ・AWS歴12年 ・直近のAIプロジェクト
・画像を中心とした機械学習とLLM のハイブリッドのアーキテクト 自己紹介
今回のゴール ・Amazon Bedrockをカスタムモデルを構築すること
デモンストレーション
Hugging Face DeepSeek
DeepSeekのダウンロード pip install huggingface_hub from import model_id = (repo_id=model_id, local_dir=f
) huggingface_hub snapshot_download snapshot_download # model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B" # snapshot_download(repo_id=model_id, local_dir=f"./DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B") "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" "./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" 1.Huggingfaceからダウンロードを行うのでライブラリーのインストール 2.Huggingfaceからモデルをライブラリーのインストール
DeepSeekのダウンロード ダウンロード中 ダウンロードできている事を確認
モデルを格納する為のバケット作成
モデルを格納する為のバケット作成
モデルを格納する為のバケット作成
バケットにアップロード
バケットにアップロード
バケットにアップロード
バケットにアップロード
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
モデルのインポート
InvokeModel APIで実行
InvokeModel APIで実行
InvokeModel APIで実行 import import = . = = = \n
= . = = = =2 = json boto3 client boto3 ( ) model_id prompt formatted_prompt prompt response client ( modelId model_id, body json. ( { :prompt, } ), ) response_body json. (response[ ]. ()) (json. (response_json, indent , ensure_ascii False)) client invoke_model dumps loads read print dumps "bedrock-runtime", region_name="us-east-1" "arn:aws:bedrock:us-west-1:{先ほどのモデル}" "東京都の歴史を説明してください" "prompt" "body" f"""<s>[INST] Human: { }[/INST] Assistant: """
InvokeModel APIで実行 { “generation”: “嗯,用户让我解释东京都的历史,我需要先理清思路。首先,东京都 现在是一个大都市,但它的历史可能从古代开始。我记得江户时代之前,东京可能只 是个小渔村或者不太重要的地方。然后德川家康在江户建立幕府,这应该是东京发展 的转折点。江户时代持续了大约260年,直到明治维新。明治时期,首都从京都迁到 江户,改名东京,成为日本的政治经济中心。接下来是近代的发展,关东大地震和二 战的影响可能也很重要,特别是战后重建和经济高速增长期。现在东京都是全球重要
的城市,可能还需要提到行政区划的变化,比如23特别区的设立。用户可能想知道关 键的历史事件和时期,以及它们如何塑造了今天的东京。需要确保时间线清晰,重要 事件不遗漏。可能还需要简要提到古代部分,比如平安时代或更早的时期,是否有相 关历史。另外,东京都的成立时间,可能是在1943年,合并了东京府和东京市。”
Hugging Face DeepSeek
Hugging Face サイバーエージェントさんのDeepSeek
Thank You!