第118回 雲勉【オンライン】AWS・Google Cloud 生成AI特集

下記、勉強会での資料です。
https://youtu.be/msXem-glHpo

Transcript

1. 第118回 雲勉【オンライン】 AWS・Google Cloud ⽣成AI特集
2. 本日やること 2 • 自己紹介 • AWS ◦ LINE API/Amazon Bedrock/Claude2を組み合わせたLINE bot • Google Cloud ◦ LINE API/Vertex AI/PaLM2を組み合わせたLINE bot • まとめ
3. 自己紹介 3 Amazon ベストセラー獲得 Kento.Yamada (github,Twitter,zenn,Qiita＠ymd65536) 経歴 • 2022年10月～現在 アイレット株式会社 ◦ クラウドインテグレーション事業部 MSP開発セクション（東京配属） • （2016年～2022年9月）某通信キャリアの子会社 ◦ ITスペシャリスト（エンジニア）
4. 4 AWSの場合
5. 5 デモ
6. 利用技術 • LINE API ◦ Messaging API • AWS ◦ AWS Lambda ◦ Amazon Bedrock（Claude2を利用） 6
7. AWS Cloud 全体構成 7 .zipアップロード、レイヤー作成 1.Webhookによる接続 4.LINEアプリ上で結果を閲覧 2. モデルClaude2のAPIを実行 3.結果を取得 AWS Lambda Amazon Bedrock
8. LINE Messaging API 👈詳しく知りたい人はこちら 8 https://www.youtube.com/watch?v=KiuLRTSuTzg LINEのメッセージ機能をAPIとして提供するサービス
9. Amazon Bedrockとは 9 基盤モデルを使用して生成系 AI アプリケーションを 構築およびスケーリングする最も簡単な方法。 主な特徴 • 大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデルを 単一の API で選択できるフルマネージド型サービス • サーバレス 参考：https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ Amazon Bedrock
10. 実装方法 • AWS SDK for Python（boto3）を使って実装 Lambdaがデフォルトで提供しているboto3には bedrockのAPIを操作する実装が存在しない。（2023年10月23日現在） →bedrockのAPIに対応したboto3のLambdaレイヤーを作成する 10
11. 補足：Lambdaのboto3のバージョンを確認する方法 11 実行！ Amazon Bedrockは1.28.57でサポート 1.27.1では動作しない 参考： https://github.com/boto/boto3/blob/develop/.changes /1.28.57.json
12. 補足：Lambdaのレイヤーを作成する 12 boto3 1.28.58をインポート
13. IAMポリシーを作成 13 権限は最小にする！ CloudWatch Logsのポリシー
14. Lambdaで実行するPythonスクリプトの仕様 14 event_type is Message message _type is text Start message _type is image message _type is sticker End Bedrock APIの実行 画像には対応していな い旨を表示 スタンプには対応して いない旨を表示 実行結果を取得 True True True False message_typeを返す True False False False
15. ここまでのまとめ • Amazon Bedrockを使うとサーバレスにAIをアプリケーションに実装できる • AWS SDK for PythonからAPIを実行する • LambdaでAPIを実行する時はレイヤーを組む必要がある ※現時点ではLambdaに実装されているバージョンが1.27.1であり、bedrockの APIに対応していない 15
16. 16 Google Cloudの場合
17. 17 デモ
18. 利用技術 • LINE API ◦ Messaging API • Google Cloud ◦ Cloud Run ◦ Artifact Registry ◦ Vertex AI（PaLM2を利用） 18
19. 全体構成 19 Artifact Registry Cloud Run Vertex AI イメージをpush 2.コンテナイメージをpull 1.Webhookによる接続 5.LINEアプリ上で結果を閲覧 3. chat-bisonのAPIを実行 4.結果を取得
20. Cloud Runとは コンテナを実行できるマネージドサービス 特徴 • サーバレスコンピューティング • 受信リクエストに合わせて、コンテナが自動的にスケール 今回はジョブではなく、サービスとしてコンテナを実行 LINE Messaging APIのWebhook URLとして利用 20 CloudRunの料金：https://cloud.google.com/run/pricing?hl=ja
21. Artifact Registryとは 21 次世代の Container Registry 特徴 • パッケージと Docker コンテナイメージを1 か所で保管し、管理 できる • CloudBuildのアーティファクトを保存する場所として利用できる Caution 現在はContainer Registryではなく、Artifact Registryが推奨されてい ます！ 今回はCloud Runに使うコンテナのイメージを保存するために利用 Artifact Registryの料金：https://cloud.google.com/artifact-registry/pricing?hl=ja
22. Vertex AIとは 22 エンタープライズ対応の生成 AI でイノベーションを加速する 特徴 • さまざまなAIモデルの提供およびトレーニング • 検証にちょうどいいGenerative AI Studio • もちろん、PaLM2も提供
23. PaLM2とは • Google が開発した最新のLLMであり、PaLMの後継 • 4種類のモデル：Gecko、Otter、Bison、Unicorn • 25 を超える Google の製品と機能に搭載 23 引用元：PaLM 2 のご紹介 https://japan.googleblog.com/2023/05/palm-2.html
24. Vertex AI における生成 AI サポートの料金 24 Vertex AI における生成 AI サポートの料金：https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing?hl=ja 1,000文字あたり、$0.0005
25. 実装方法 • Vertex AI SDK for Pythonを使って実装 →SDKからgoogle-cloud-aiplatformのvertexaiをインポート →language_modelsからChatModelをInvoke 25 〜実装のポイント〜 • context を設定 • InputOutputTextPairを設定
26. Pythonスクリプトの仕様（AWSで実装した時とほぼ同じ） 26 event_type is Message message _type is text Start End VertexAI APIの実行 実行結果を取得 True True False False
27. 補足：テキストだけでなく画像などの情報もAIでやっていきたいところですが。。 27 プレビュー中のモデルが多いので今回は断念 ↓現在（2023.10.23）利用できるモデル
28. Google Cloudを使ったLINE botのまとめ • 今回はCloud Runを使ってVertex AIを実行した • Vertex AIを使うと手軽に生成AIが扱える！ • まだまだ知見は少ないけども、可能性は無限大！ 28
29. 29 おわり