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
Amazon Bedrockの「Too Many Requests」の対策を考える
Search
xthixsl_ml
August 11, 2025
0
160
Amazon Bedrockの「Too Many Requests」の対策を考える
xthixsl_ml
August 11, 2025
Tweet
Share
More Decks by xthixsl_ml
See All by xthixsl_ml
MLモデル実装にStrategy パターンを導入してみた
xthixsl_ml
0
12
Vibe ML Model Training, Tracking and Kaizen
xthixsl_ml
0
30
Strands Agents Evals SDK 試してみた ~ Experiment Generator編 ~
xthixsl_ml
0
35
TorchServeからFastAPIにした話
xthixsl_ml
0
21
全部をAIエージェントにしない設計: AWS Step Functions × Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents Multiagent Graphで不確実性を考慮するワークフロー
xthixsl_ml
0
150
BentoML使ってみた
xthixsl_ml
0
47
社内AIハッカソンでAmazon Bedrock AgentCore 使ってみた
xthixsl_ml
2
220
新卒エンジニアが挑む、AWS Knowledge MCP Serverを活用したキャッチアップ術
xthixsl_ml
0
57
受託開発で直面するPoCからMLOpsへの壁とその乗り越え方
xthixsl_ml
2
370
Featured
See All Featured
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.9k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
21k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
67
37k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
150
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
60
42k
Transcript
©Fusic Co., Ltd. 0 Amazon Bedrockの「Too Many Requests」の 対策を考える 2025.08.11
佐藤 礼央奈 X: @xthixsl_ml JAWS-UG佐賀 佐賀の中心でAWSを叫ぶ
©Fusic Co., Ltd. 1 自己紹介 はじめに 佐藤 礼央奈 R E
O N A S AT O 株式会社Fusic エンジニア 東京の大学を卒業。在学中にエンジニアとして3社で約2年半の長期イン ターンを経験。機械学習や生成AIの研究開発に携わる中で、MLモデルの 本番運用に興味を持ちMLOpsに関心を深める。生成AIを取り入れた開発 や、AWSパートナー企業での経験から、同領域に強みを持つFusicに魅力 を感じ、2025年に新卒入社。
©Fusic Co., Ltd. 2 1. 背景 2. 原因 3. 対策
©Fusic Co., Ltd. 3 背景 1
©Fusic Co., Ltd. 4 1.背景 • RAGの精度検証を行っていました • Boto3・RAGASを使ってRAGの検索・回答精度の 検証
• 検証用のデータセット • 質問数 100個
©Fusic Co., Ltd. 5 1.背景 • RAGの精度検証を行っていました • Boto3・RAGASを使ってRAGの検索・回答精度の 検証
• 検証用のデータセット • 質問数 100個
©Fusic Co., Ltd. 6 原因 2
©Fusic Co., Ltd. 7 2.原因 • クォータの上限に達している
©Fusic Co., Ltd. 8 対策 3
©Fusic Co., Ltd. 9 3.対策① • リージョンを変える、またはマルチリージョン運用をする
©Fusic Co., Ltd. 10 3.対策② • Boto3のリトライ構文を使う https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/retries.htmlより
©Fusic Co., Ltd. 11 3.対策② • Boto3のリトライ構文を使う https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/retries.htmlより adaptive は、APIの混雑状況に応じて
リトライ間隔を動的に延ばすモード
©Fusic Co., Ltd. 12 3.対策② • Boto3のリトライ構文を使う https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/retries.htmlより Configに定義する
©Fusic Co., Ltd. 13 3.対策② • Boto3のリトライ構文を使う https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/retries.htmlより
©Fusic Co., Ltd. 14 まとめ 4
©Fusic Co., Ltd. 15 まとめ マルチリージョンによって対策 Boto3のリトライ機能を使って対策 Point.01 Point.02
©Fusic Co., Ltd. 16 Thank You We are Hiring! https://recruit.fusic.co.jp/
ご清聴いただきありがとうございました