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
Amazon Bedrock Custom model importを試してみる
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
ttnyt8701
February 19, 2025
Programming
370
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Amazon Bedrock Custom model importを試してみる
【AWS活用 徹底Amazon Bedrock #3】カスタムモデル 編
https://blueish.connpass.com/event/345802/
ttnyt8701
February 19, 2025
More Decks by ttnyt8701
See All by ttnyt8701
ユーザーシュミレーション AIプロダクトのバグを事前検知
ttnyt8701
0
19
Gemini CLI のはじめ方
ttnyt8701
1
360
ObsidianをMCP連携させてみる
ttnyt8701
4
8.3k
Claude Codeの使い方
ttnyt8701
3
510
FastMCPでMCPサーバー/クライアントを構築してみる
ttnyt8701
3
800
LangChain Open Deep Researchとは?
ttnyt8701
2
510
Vertex AI Agent Builderとは?
ttnyt8701
4
490
A2A(Agent2Agent )とは?
ttnyt8701
2
600
Amazon Bedrock LLM as a Judgeを試す
ttnyt8701
3
290
Other Decks in Programming
See All in Programming
動画プレイヤーはなぜカクつくのか 〜Flutterのレンダリングとネイティブの境界を解剖する〜
naruogram
0
320
Vapor Mode でアクセシビリティは 壊れないか検証した話
fuqda
1
300
Getting Started with Vibe Coding
miccheng
0
140
SFCで実現する病院・医療システムの動的組み立て式UI
koukimiura
1
160
flutter_test のその先へ — Flutter アプリの LLM 機能に「評価」という品質保証を
kosukesaigusa
0
170
エージェントを使い続けるためのメタワーク / Meta-work for keeping using the agent
rkaga
6
2.1k
AI駆動開発4年目の現在地(『あなたはFDEになるべきか?』イベント資料)
kumaiu
0
110
Enforcing Your Architecture with Unit Tests in the AI Era (Swift Connection X)
steliosf
PRO
1
110
クラウドエージェントは、 何がそんなに便利なのか / what makes cloud agents so useful
rkaga
5
670
Herb in Rails 8.2: Your ERB views, now HTML-aware @ Kaigi on Rails 2026, Tokyo, Japan
marcoroth
2
380
baseline으로 마이그레이션, 리팩토링 안전하게 맡기기
fornewid
1
800
HTML-in-Canvasで作る未来のWeb UI表現
clockmaker
5
6.1k
Featured
See All Featured
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
650
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
4k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
31k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
7.1k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
460
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
2
12k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.9k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
516
110k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
290
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Transcript
Amazon Bedrock Custom Model Importを試してみる 立野 祐太 2025.02.19 ©BLUEISH 2024.
All rights reserved.
立野 祐太 Yuta Tateno ・Go、GCPでの開発・運用 バックエンドエンジニア 自己紹介 ©BLUEISH 2024. All
rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 最新のオープンソースモデルや独自のカスタムモデルをす ぐに・簡単に・安全に使いたい! 👉Amazon Bedrock Custom
Model Importで実現できます
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 独自にトレーニングしたモデルやオープンソースモデルを Bedrock上でAPI として運用できる機能 Amazon Bedrock
Custom Model Import とは
- オープンソースモデル、外部でトレーニングしたモデル、自社 開発モデルをBedrockで使える - APIとしてサーバー管理不要で簡単に利用できる - AWSのナレッジベース、エージェント、ガードレールなどの ツールと統合可能 - AWS
のセキュリティとコンプライアンスの枠組み内で安全に運 用 ©BLUEISH 2024. All rights reserved. 主な利点
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 対応アーキテクチャ - Mistral - Mixtral
- Flan - Llama 2、Llama3、Llama3.1、Llama3.2、および Llama 3.3 👉すべてのモデルが利用できるわけではない。アーキテクチャの変換や蒸留などの 工夫が必要 対応リージョン - 米国東部 (バージニア北部) - 米国西部 (オレゴン)
©BLUEISH 2024. All rights reserved. - カスタムモデルユニット:インポートしたモデルのアーキテクチャ、パラメータ数、コン テキスト長などに基づいて消費されるリソース単位。インポートした際に決定される。 - 5
分単位で料金が発生 - リクエストによってインスタンス数が自動でスケール カスタムモデルユニットあたりの推論コスト/分: 0.0785(USD) カスタムモデルユニットあたりのストレージコスト/月: 1.95(USD) 料金体系
©BLUEISH 2024. All rights reserved. Llma 3.1 70Bを7分間利用した例 カスタムモデルユニットあたりの推論コスト/分: $0.0785
カスタムモデルユニットあたりのストレージコスト/月: $1.95 カスタムモデルユニット数: 8 (ドキュメント記載の値を参考) 利用時間: 7分 5 分単位でのウィンドウ数: 2 インスタンス数:1 推論コスト:0.0785 * 8 * 2 * 1 = $1.256 👉軽量なモデルで推論速度が速いほどコストは安くなりそう ストレージコスト:1.95 * 8 = $15.6 / 月
Deep Seekカスタムモデルをインポートしてみる ©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 1. モデルの準備 アーキテクチャに対応した任意のモデルを用意 今回はDeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bを量子化したカスタムモデルをデ プロイ
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 2. S3バケットにモデルをアップロード
©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 4. Custom Model Importからモデルをインポート
©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 5. インポートしたモデルを実行してみる
©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved.
©BLUEISH 2024. All rights reserved. 最新のオープンソースモデル、外部でカスタムしたモデル、自社開 発モデルなどを速く、簡単、安全、効率的にAWS上で活用できる! まとめ