オープンウェイトモデルのアクセスとセキュリティ - Amazon Bedrock
前提条件報酬関数の Lambda アクセス許可

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オープンウェイトモデルのアクセスとセキュリティ

強化ファインチューニング (RFT) を開始する前に、Amazon Bedrock が RFT 固有のオペレーションに必要なアクセスの種類を理解していることを確認してください。RFT には、報酬関数の実行機能のため、標準のファインチューニングを超える追加のアクセス許可が必要です。

前提条件

Amazon Bedrock の OpenAI互換ファインチューニング APIs を使用する前に、以下があることを確認してください。

  1. Amazon Bedrock にアクセスするための適切なアクセス許可を持つ AWS アカウント

  2. 認証 – 以下を使用して認証できます。

    • Amazon Bedrock API キー (OpenAISDK に必要で、HTTP リクエストで使用可能)

    • AWS 認証情報 (HTTP リクエストでサポート)

    注記

    Amazon Bedrock の短期/長期 API キーを使用している場合は、ロールが AmazonBedrockMantleFullAccessおよび AWSLambdaRole の IAM ポリシーアクセス許可にアクセスできることを確認してください。

  3. OpenAI SDK (オプション) – SDK OpenAI ベースのリクエストを使用している場合は、Python SDK をインストールします。

  4. 環境変数 – 次の環境変数を設定します。

    • OPENAI_API_KEY – Amazon Bedrock API キーに設定する

    • OPENAI_BASE_URL – リージョンの Amazon Bedrock エンドポイントに設定します (例: https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/v1)

    詳細については、「レスポンス API」を参照してください。

  5. 目的の JSONL ファイルとしてフォーマットされたトレーニングデータfine-tune。詳細については、「オープンウェイトモデルのデータを準備する」を参照してください。

報酬関数の Lambda アクセス許可

Lambda 呼び出しアクセス許可を追加する必要があります。使用できるポリシーの例を次に示します。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:lambda:*:*:function:reward-function-name"
            ]
        }
    ]
}

Amazon Bedrock がホストするモデルを報酬関数を設定するための審査員として使用することもできます。Lambda 実行ロールに基盤モデルを呼び出すには、特定のアクセス許可を追加する必要があります。Lambda ロールでは、LLMs のこれらの管理ポリシーをグレーディング用に設定できます。「AmazonBedrockLimitedAccess」を参照してください。

以下は、Invoke API を使用して Amazon Bedrock 基盤モデルを審査者として呼び出す例です。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*"
            ]
        }
    ]
}