Bedrockで正しいモデルを使う
あなたは BeanBliss の一員です。BeanBliss は、地元で焙煎した豆を使って独立系カフェのメニューを常に新鮮に保つことを支援するスペシャルティコーヒー企業です。チームはAIによる需要予測ツールの導入に向けて準備を進めており、Amazon Bedrock の Claude モデルがどのように顧客需要の予測に役立つか、あなたにデモを依頼しています。
boto3 と json ライブラリはあらかじめインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Amazon Bedrock入門
演習の手順
- 推論用の Bedrock クライアントを初期化します。
bedrockクライアントを使ってモデルを呼び出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Initialize the client for inference
bedrock = boto3.client('____', region_name='us-east-1')
messages = [{"role": "user", "content": "What are some ways to forecast customer demand?"}]
request_body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 20,
"messages": messages})
# Invoke the model
response = bedrock.____(body=request_body, modelId='us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0')
response_body = json.loads(response.get('body').read())
print(response_body)