AIP生成AIアプリケーションの運用効率と最適化
ある医療機関が、Amazon Bedrock Custom Modelsを使用して5万件の診療記録で指示ファインチューニング（Instruction Fine-Tuning: 特定タスクへの指示に従うようモデルを訓練する手法）を行い、医療文書要約モデルを作成しました。DevOpsエンジニアが本番環境への展開のため、カスタムモデルのARNを使って標準の `invoke_model` APIを呼び出したところ、ValidationExceptionエラーが発生しました。このエラーの最も可能性が高い原因と正しい解決策はどれですか？
AカスタムモデルARNの形式が誤っている。正しいARN形式（arn:aws:bedrock:region:account-id:custom-model/...）に修正する必要がある
ARN形式の誤りはValidationExceptionの原因になり得るが、正しいカスタムモデルARNを指定してもProvisioned Throughputが設定されていなければオンデマンド呼び出しで同じエラーが発生するため、最も可能性が高い原因とは言えない。
BProvisioned Throughput（プロビジョンドスループット）を購入し、プロビジョンドモデルのARNでinvoke_modelを呼び出す必要がある
✓ 正解
BedrockカスタムモデルはProvisioned Throughputを購入してプロビジョンドモデルのARNを取得しないとオンデマンドAPIで呼び出せず、これがValidationExceptionの最も可能性が高い原因である。
CカスタムモデルはBedrockではなくAmazon SageMakerエンドポイントとしてデプロイされるため、SageMaker Runtime APIに切り替える必要がある
BedrockでファインチューニングしたカスタムモデルはBedrock内で完結しており、SageMakerエンドポイントとして別途デプロイされるわけではない。SageMaker Runtime APIへの切り替えは不要で、根本的に誤った解決策である。
DIAMポリシーにbedrock:InvokeCustomModelアクションが欠如している。このアクションをポリシーに追加する必要がある
bedrock:InvokeCustomModelというIAMアクションは存在しない。全Bedrock推論にはbedrock:InvokeModelが必要であり、IAM権限不足の場合はAccessDeniedExceptionが発生するため、今回のValidationExceptionの原因ではない。
解説
Amazon BedrockでファインチューニングしたカスタムモデルはオンデマンドAPIでは直接呼び出せません。Provisioned Throughputを購入してモデルユニットを割り当て、プロビジョンドモデルのARN（arn:aws:bedrock:region:account-id:provisioned-model/...）を取得してからinvoke_modelを呼び出す必要があります。これはベースの基盤モデル（オンデマンド可）と異なるBedrockカスタムモデル固有の制約です。カスタムモデルARN形式自体に誤りはなく、形式の問題でValidationExceptionは発生しません。BedrockカスタムモデルはBedrock内で完結し、SageMakerへのデプロイは不要です。また、「bedrock:InvokeCustomModel」というIAMアクションは存在せず、カスタムモデルを含むすべてのBedrock推論にはbedrock:InvokeModelアクションが必要であり、今回のエラーの原因はIAM権限不足ではありません。
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