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
ttnyt8701
February 19, 2025
Programming
350
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
14
Gemini CLI のはじめ方
ttnyt8701
1
340
ObsidianをMCP連携させてみる
ttnyt8701
4
8.1k
Claude Codeの使い方
ttnyt8701
3
500
FastMCPでMCPサーバー/クライアントを構築してみる
ttnyt8701
3
780
LangChain Open Deep Researchとは?
ttnyt8701
2
510
Vertex AI Agent Builderとは?
ttnyt8701
4
470
A2A(Agent2Agent )とは?
ttnyt8701
2
580
Amazon Bedrock LLM as a Judgeを試す
ttnyt8701
3
280
Other Decks in Programming
See All in Programming
機械に任せるテスト、人が見るテスト ⽣成AIで引き直した、運⽤保守フェーズの線引き
dske104
0
160
Atomic Design, Enforced: Scaling Mobile Design Systems (next.app devCon / droidCon Berlin 2026)
steliosf
PRO
0
120
AI が書く Go コードの品質を劇的に向上させる Linter: “declscope”
mpyw
0
480
そのリトライ、死んだコネクションを使い回していませんか ── GoのHTTPクライアントとHTTP/2を実プロダクト障害から学び直す
myus4a
0
390
Domain-Driven Transformation
hschwentner
2
2.3k
App Storeの外へ──日本のiOSサイドローディング入門 for iOSDC Japan 2026
yuukiw00w
0
300
re:Inventに行く前に知っておきたい現地参加のノウハウ
nokomoro3
0
360
setup-vp GitLab対応の裏側
naokihaba
0
150
GitHubハンズオン講座 — 実務レベルのチーム開発のフローを身につけよう
junhat6
0
120
Turning Architecture into Unit Tests in the AI Era (NSSpain XIV)
steliosf
PRO
1
130
When benchmarks go bad - what I learned from measuring performance wrong
hollycummins
0
130
RAG の “R” を Swift で覗いてみる 〜「意味から探す」検索の仕組み〜
nao_randd
0
120
Featured
See All Featured
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
420
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
860
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
Test your architecture with Archunit
thirion
2
2.4k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
610
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
2
2.2k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.2k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
35
2.9k
The browser strikes back
jonoalderson
0
1.8k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.4k
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