aws-samples/amazon-bedrock-workshop

This is a workshop designed for Amazon Bedrock a foundational model service.

解決する課題

このリポジトリは、開発者がAmazon Bedrockを使用してアプリケーションを構築する方法を理解するための、構造化された実践的な学習パスを提供します。理論的なAI概念とAWSでの実践的な実装の間のギャップを埋めます。

仕組み

プロジェクトは番号付きモジュールに編成され、Jupyterノートブックが含まれています。これらのノートブックは、説明テキストと、ライブPython環境で実行されるインタラクティブなコードセルを組み合わせており、Bedrockの機能を直接試すことができます。公式ワークショップウェブサイトのガイド付き手順に従って、推論、RAG（検索拡張生成）、AIエージェントをカバーするラボを完了できます。

対象者

このワークショップは、Amazon Bedrockを通じて基盤モデルを活用する方法を学びたい開発者やソリューションビルダー向けに設計されています。自分のAWSアカウントを使用するか、AWS主催のイベントに参加する人に適しています。

ハイライト

  • Bedrockのコア機能をカバーするガイド付きモジュール式カリキュラム。
  • 実践的な学習のためのインタラクティブなJupyterノートブック形式。
  • RAGやAIエージェントなどの高度なトピックをカバー。
  • Pythonやuvなどのツールを使用したローカル開発環境のセットアップ手順を含む。

関連

  • プロジェクト
    NX-AI/xlstm

    xLSTMは、指数ゲートと行列メモリを導入した新しい再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャであり、大規模言語モデル（例：70億パラメータモデル）へのスケーリングを可能にします。リポジトリにはPyTorchコード、カスタムCUDA/Tritonカーネル（`mlstm_kernels`パッケージ経由）、単一ファイルの70億パラメータ実装、設定ユーティリティ、およびHugging Face上の事前学習済み重みが含まれます。インストールはconda + pipで行い、NVIDIA GPU（高速Tritonカーネル）で動作し、AMDやApple Silicon向けのフォールバックも提供されています。

  • プロジェクト
    chi111i/BypassAIGC

    自己ホスト型の学術ライティングアシスタントで、2段階のAIプロセスを使用してテキストを磨き上げ、強化します。ユーザーアクセスと使用制限を管理するための管理ダッシュボードが組み込まれています。

  • プロジェクト
    daodao97/chatmcp

    Model Context Protocol (MCP) と統合されたクロスプラットフォーム AI チャットクライアント。LLM を外部データソースやツールに接続可能。

  • プロジェクト
    atomicstrata/llm-wiki-compiler

    llm-wiki-compiler（llmwiki）は、生のドキュメントを引用情報を備えたマークダウンwikiにコンパイルするオープンソースのCLI/SDKです。宣言型プロファイル（CLP）を強制し、レビューゲートをサポートし、ハイブリッド検索を提供し、Open Knowledge Formatでエクスポートでき、エージェント統合のためのMCPサーバーとTypeScript SDKを提供します。