Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
第136回 雲勉 AIに構成図を読み込ませてサーバー作成(Amazon Bedrock)
Search
iret.kumoben
June 13, 2024
Technology
0
210
第136回 雲勉 AIに構成図を読み込ませてサーバー作成(Amazon Bedrock)
下記、勉強会での資料です。
https://youtu.be/Yw6ovC8q_UE
iret.kumoben
June 13, 2024
Tweet
Share
More Decks by iret.kumoben
See All by iret.kumoben
第168回 雲勉 JITNAの使い方とハマったポイントについて語る回
iret
0
16
第167回 雲勉 エージェント開発を加速する Agent Development Kit 入門
iret
1
25
第166回 雲勉 コードを読んで理解する AWS Amplify Gen2 Backend
iret
0
30
第165回 雲勉 Google Agentspace について
iret
0
25
第164回 雲勉 Agent Development Kit と MCP Toolbox for Databases で MCP 連携してみた
iret
1
45
第163回 雲勉 CircleCIで複数リポジトリ間のパイプラインを連携する
iret
1
35
第162回 雲勉 比較して学ぶ AWS Amplify Gen 2
iret
0
49
第161回 雲勉 Amazon Kinesis Data Streams と Amazon Data Firehose を使ってみよう
iret
0
47
第160回 雲勉 それ、AWS Step Functions で置き換えれん?
iret
0
75
Other Decks in Technology
See All in Technology
事業成長の裏側:エンジニア組織と開発生産性の進化 / 20250703 Rinto Ikenoue
shift_evolve
PRO
2
16k
B2C&B2B&社内向けサービスを抱える開発組織におけるサービス価値を最大化するイニシアチブ管理
belongadmin
1
5.2k
Zero Data Loss Autonomous Recovery Service サービス概要
oracle4engineer
PRO
2
7.7k
WordPressから ヘッドレスCMSへ! Storyblokへの移行プロセス
nyata
0
410
品質と速度の両立:生成AI時代の品質保証アプローチ
odasho
1
140
Witchcraft for Memory
pocke
1
730
生成AI開発案件におけるClineの業務活用事例とTips
shinya337
0
210
asken AI勉強会(Android)
tadashi_sato
0
170
作曲家がボカロを使うようにPdMはAIを使え
itotaxi
0
420
生成AI活用の組織格差を解消する 〜ビジネス職のCursor導入が開発効率に与えた好循環〜 / Closing the Organizational Gap in AI Adoption
upamune
6
5k
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
26k
5min GuardDuty Extended Threat Detection EKS
takakuni
0
180
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.4k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
42
7.6k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
39
1.9k
The Language of Interfaces
destraynor
158
25k
Side Projects
sachag
455
42k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
Transcript
第136回 雲勉【オンライン】 AIに構成図を 読み込ませてサーバー作成 (Amazon Bedrock)
アジェンダ 2 1. ⾃⼰紹介 2. 本⽇のゴール 3. Bedrockとは 4. Bedrockを使ってみる(デモ)
5. まとめ
1. ⾃⼰紹介 3
1.⾃⼰紹介 4 n ⾼橋拓真 所属 : クラウドインテグレーション事業部 構築第七セクション 経歴 :
アイレット歴は10ヶ⽉ほど 業務 : インフラ構築~監視導⼊/運⽤(主にAWS)
2. 本⽇のゴール 5
2.本⽇のゴール 6 n Amazon Bedrock • Amazon Bedrockの使⽤⽅法を知る • 構成図からコードを作成できるようになる
• 作成したコードからサーバーを作成できるようになる
3. Bedrockとは 7
3.Bedrockとは 8 • APIを介して基盤モデルを選択できるマネージドサービス →Amazon Bedrockを経由してAIサービスを利⽤できる ・今回使⽤する基盤モデルはClaude 3 Sonnet 選定理由︓
画像からテキストとコードへの変換を⾏うため
4. Bedrockを使ってみる(デモ) 9
4. Bedrockを使ってみる(デモ) 10 n デモ内容 ・AWS上に作成予定のリソースがないことを確認 ・Claude 3に構成図と指⽰を送信 ・作成されたTerraformコードをCloudShell上に展開 ・AWS上にリソースが作成されたことを確認
+ Webサイト動作確認
4. Bedrockを使ってみる(デモ) 11 n 前提条件 ・構成図を準備(必須) ・CloudShellでTerraformのインストール(必須) ・AMIを準備(デモでは⾃分で作成したAMIを使⽤)
4. Bedrockを使ってみる(デモ) 12 n 使⽤する構成図
4. Bedrockを使ってみる(デモ) 13
5. まとめ 14
5. まとめ 15 >Claude 3 Sonnetは画像からコード⽣成ができる >曖昧な部分を補完してくれるので、ざっくりとした指⽰でもOK >より詳細な指⽰ほど精度が上がる 対話形式で必要な情報をAIから質問してもらう⼿法もある