Amazon AWS Bedrock nasıl kullanılır ve çözümleri nelerdir?

Amazon AWS Bedrock'u güvenli ve düşük gecikmeyle nasıl kullanabilirim?

Amazon AWS Bedrock, erişim için kullanılan yönetilen bir hizmettir. Temel Modeller Birden fazla tedarikçiden (Anthropic, AI21, Cohere ve Amazon'un tescilli modelleri gibi) temin edilebilir. Bu pratik ve teknik kılavuz, Bedrock'un nasıl kullanılacağına dair adım adım talimatlar, önerilen mimariler, güvenlik yapılandırmaları, gecikme azaltma ipuçları ve üretim ortamına dağıtım için kod örnekleri sunmaktadır.

Aşağıda okuyacağınız şeyler

Bu makale aşağıdaki konuları kapsamaktadır:

• Bedrock'un yetenekleri ve kullanım senaryolarının tanıtımı
• Çıkarım ve ince ayar için önerilen mimari (GPU Bulutu ile hibrit)
• Güvenlik Yapılandırması: IAM, VPC Uç Noktası, KMS ve Günlük Kaydı
• Gecikmeyi azaltmak ve maliyetleri yönetmek için pratik ipuçları
• Kod örnekleri (AWS CLI, Python) ve yerel proxy dağıtımı
• 85'ten fazla küresel lokasyona dayalı konum ve ağ önerileri

Amazon AWS Bedrock — Tanım ve Kullanım Alanları

Bedrock, model altyapısını yönetmenize gerek kalmadan metin oluşturma, özetleme, bilgi çıkarma ve diğer uygulamalar için temel modeller kullanmanıza olanak tanır. NLP Uygulamanızda modelleri çağırmak, istemler göndermek ve yanıtı kullanmak için standart Bedrock API'sini kullanın.

Başvurular için gecikmeye duyarlı (Alım satım veya oyun gibi) faaliyetlerde gecikmeyi azaltmak için Bedrock'u hedef pazara yakın yerel GPU sunucuları veya VPS'lerle birlikte kullanmanız önerilir.

Önerilen mimariler

Basit Mimari — Uygulama Sunucusu ➜ Bedrock

Bu mimaride, uygulama (örneğin Flask/FastAPI) bir VPS veya bulut sunucusuna dağıtılır ve istekler Bedrock'a bir API olarak gönderilir. Kavram kanıtı (PoC) çalışmaları ve küçük ölçekli uygulamalar için uygundur.

• Avantajları: Kolay uygulama, düşük başlangıç maliyeti.
• Dezavantajları: AWS Bedrock bölgesinin dışında bulunan kullanıcılar için yanıt süresi artırıldı.

Hibrit Mimari — Uç Nokta + Temel Kaya + GPU Bulutu

Bu modelde, uç katman, kullanıcılara yakın konumlarda (şirketin 85'ten fazla lokasyonundan birinde) yer almaktadır. Gecikmeye duyarlı işlemler ve ilk önbellekleme, yerel sunucularda veya özel işlem/oyun VPS'lerinde gerçekleştirilir. Yoğun işlem gücü gerektiren istekler GPU Cloud veya Bedrock'a iletilir. Güvenlik ve genel yol azaltımı için PrivateLink/VPC Uç Noktası kullanılır.

• Avantajları: Düşük ping süresi, maliyet kontrolü, eğitim ve ince ayar için grafiksel sunucu kullanabilme özelliği.

Yüksek ölçekli ve gizlilik odaklı mimari

Tüm istekler VPC Endpoint ve Transit Gateway üzerinden AWS Bedrock'a yönlendirilir. Hassas veriler iletimden önce filtrelenir veya tokenleştirilir ve şifreleme için KMS kullanılır.

Kurulum ve pratik örnekler

Önkoşullar (AWS ve şirket içi)

• AWS CLI ve uygun IAM erişimi
• Python 3.8+ ve boto3 veya tercih edilen SDK
• AWS'de şifreleme için KMS anahtarı
• (İsteğe bağlı) İnce ayar veya düşük gecikmeli önbellek için GPU sunucusu

İlk AWS CLI yapılandırması:

aws configure
# Enter AWS Access Key, Secret, region (e.g., us-east-1)

AWS CLI (çalışma zamanı) ile bir modeli çağırma örneği

AWS Bedrock Runtime ile bir modeli çağırma örneği (komut adı, CLI sürümüne bağlı olarak değişebilir):

aws bedrock-runtime invoke-model \
  --model-id anthropic.claude-v1 \
  --body '{"input":"سلام، خلاصه‌سازی کوتاه از متن زیر ارائه بده..."}' \
  response.json

Çıktı response.json dosyasına kaydedilir. jq'dan yanıt gövdesini çıkarmak için:

cat response.json | jq -r '.body'

Modeli Python (boto3) ile çağırma

İstemi göndermek ve yanıt almak için basit bir kod örneği (modelId'lerin Bedrock konsolundan görülebildiğini unutmayın):

import boto3
import json

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

prompt = "Explain in Persian: بهترین روش برای کاهش latency در inference چیست؟"

resp = client.invoke_model(
    modelId='ai21.j2-large',
    contentType='application/json',
    accept='application/json',
    body=json.dumps({"input": prompt})
)

print(resp['body'].read().decode())

Önbellekleme ve hız sınırlama için yerel bir proxy kullanın.

Maliyeti ve gecikmeyi azaltmak için, hafif bir proxy benzer istemleri önbelleğe alabilir veya işlem hızlarını yönetebilir. Aşağıda basit bir Flask örneği verilmiştir ve kullanıcının yakınındaki bir VPS'ye dağıtılabilir.

from flask import Flask, request, jsonify
import requests, boto3, json

app = Flask(__name__)
cache = {}

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.json.get('prompt')
    if prompt in cache:
        return jsonify({"cached": True, "response": cache[prompt]})
    client = boto3.client('bedrock-runtime')
    resp = client.invoke_model(modelId='ai21.j2-large', contentType='application/json', accept='application/json', body=json.dumps({"input": prompt}))
    body = resp['body'].read().decode()
    cache[prompt] = body
    return jsonify({"cached": False, "response": body})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Güvenlik ve gizlilik

Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) En İyi Uygulamaları

Baştan itibaren En Az Ayrıcalıklı InvokeModel ile sınırlı bir politikaya sahip uygulamaya özgü bir rol oluşturun ve hizmetler için geçici kimlik bilgilerini (STS) kullanın.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect":"Allow",
      "Action":[ "bedrock-runtime:InvokeModel" ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

Şifreleme ve KMS

S3'te depolanan verileri şifrelemek ve erişimi izlemek için KMS kullanın. Gizlilik düzenlemelerine uymak için, hassas verileri Bedrock'a göndermeden önce filtreleyin veya tokenleştirin.

Ağ ve VPC Uç Noktası

Trafiğin genel internet üzerinden geçmesini önlemek için Bedrock'a özel olarak bağlanmak üzere VPC Uç Noktası (PrivateLink) kullanın. Yalnızca gerekli IP adreslerine izin vermek için kısıtlı bir Güvenlik Grubu oluşturmayı düşünün.

Kayıt tutma ve izleme

CloudWatch, CloudTrail ve AWS Config'i etkinleştirmek, faaliyetlere tam görünürlük sağlamak için çok önemlidir. Günlükleri kurumsal bir SIEM'e veya dahili izleme sistemine göndermeyi düşünün.

Performans ve maliyet optimizasyonu

Azaltılmış gecikme süresi

• Proxy sunucularını ve önbellekleri kullanıcılara yakın konumlara yerleştirme (85'ten fazla konum kullanılarak).
• Acil talepler için uç nokta bilgi işlem veya özel işlem VPS'si kullanın.
• Gerçek zamanlı çıkarım için daha hızlı ve daha hafif bir model seçmek.

Maliyet düşürme

• Genel ve yinelenen yanıtların önbelleğe alınması.
• GPU Cloud üzerinde büyük istekler için toplu işleme ve çevrimdışı işlem.
• Yüksek doğruluk gerekmeyen durumlarda daha küçük veya nicelleştirilmiş modeller kullanın.

Modelleri GPU Cloud'a aktarma

Eğitim ve ince ayar için bir grafik sunucusu (GPU Cloud) kullanabilir ve çıkarım oluşturma işlemini yalnızca Bedrock'a bırakabilirsiniz. Bu model, özel verilerini harici bir hizmete göndermek istemeyen kuruluşlar için uygundur.

Gerçek dünya senaryoları ve konum karşılaştırmaları

Pratik örnekler:

• Forex/Kripto Para Yatırımcıları: Borsalara yakın bir konumda alım satım işlemleri için özel bir VPS kullanın ve haber veya sinyal analizi için Bedrock'a çağrı yapmak üzere bir proxy kullanın. Bazı uygulamalar için 20 ms'nin altında gecikme süresi gereklidir; 85'ten fazla konum arasından doğru konumu seçmek önemlidir.
• Oyunlar ve oyun sohbet botları: Hızlı varlık dağıtımı için Game VPS ve CDN, gelişmiş diyaloglar için ise Bedrock kullanılıyor; gecikmeyi azaltmak için daha hafif modellere odaklanılıyor.
• Yapay zeka ve görselleştirme: GPU Cloud üzerinde ağır modeller ve toplu çıkarım işlemleri; çeşitli iş yükleri ve çoklu tedarikçi modellerine erişim için Bedrock.

Lansman öncesi pratik ipuçları ve kontrol listesi

• Kullanıcılara yakın uygun AWS Bedrock bölgesini ve uç bölgeyi seçin.
• Sınırlı erişime sahip bir IAM rolü tanımlayın.
• Uygun VPC Uç Noktasını ve Güvenlik Grubunu kurun.
• KMS ve şifreleme politikalarının hazırlanması.
• Günlük kaydını ayarlayın (CloudWatch, CloudTrail).
• Uç noktada önbellekleme ve hız sınırlama uygulayın.
• Yük ve gecikme testleri (wrk, hey, ab) ve maliyet izleme.

Curl ile yapılan örnek gecikme testi:

time curl -s -X POST https://proxy.example.com/api/generate -d '{"prompt":"سلام"}' -H "Content-Type: application/json"

Özet ve sonuç

Amazon AWS Bedrock, temel modellere erişmek için güçlü bir araçtır. Doğru mimari kombinasyonu (Edge + Bedrock + GPU Cloud) ile deneyimleyebilirsiniz. Düşük gecikme süresi, Yüksek güvenlik Ve Kontrol edilebilir maliyet Öyleydi.

Gecikmeye duyarlı uygulamalar için, yakın konumlar kullanılması ve işlemlemenin bir kısmının yerel sunuculara veya GPU Bulutuna taşınması önerilir. VPC Uç Noktası, minimum erişimli IAM ve KMS şifrelemesi güvenlik gereksinimleridir.