Amazon Bedrock + VSCode + Continue でAI駆動開発の環境構築してみた

こんにちは、木川です。

AI開発支援ツールの導入を検討しているものの、「どこから始めればいいかわからない」「企業でセキュアに利用できるツールはないか」とお困りではございませんか？

ここでは、学習データに使用されず、AWS上で完結できるAmazon BedrockとVSCodeの拡張機能「Continue」を組み合わせて、AI駆動開発環境を構築する手順を解説します。

それではまいりましょう！

この記事のゴール
前提条件
なぜ Amazon Bedrock なのか?
Amazon Bedrock のセットアップ
2. VSCode + Continue の設定
1. Continue 拡張機能のインストール
2. モデル設定
まとめ

この記事のゴール

VSCodeにContinue拡張機能をインストールする
Amazon Bedrockの基本的なセットアップを理解する
ContinueからBedrockのモデルを利用できる状態にする
実際にチャット機能を試す

前提条件

AWSアカウントを持っていること
AWS CLIがインストール・設定済みであること
VSCode がインストールされていること
基本的なAWSの知識(IAM、リージョンの概念など)

なぜ Amazon Bedrock なのか?

AI開発支援ツールには様々な選択肢がありますが、Bedrockを選ぶメリットは以下の通りです。

データの安全性: コードがAWSの外部に送信されない
複数モデルの選択: Claude、Llama、Titanなど用途に応じて選べる
従量課金: 使った分だけの課金で無駄がない
AWS統合: 既存のAWS環境と統合しやすい

Amazon Bedrock のセットアップ

Bedrockへのアクセス設定

まず、AWSマネジメントコンソールからAmazon Bedrockにアクセスします。

モデルアクセスの有効化

※この手順は使用モデルが Claude の場合のみ実施するものです。他のモデルを使用する場合は後続のアクセスキー発行へ進んでください。

Bedrockコンソール左メニューから「チャット/テキストのプレイグラウンド」を選択します。

モデルを選択にて、Anthropic の使用したいモデルを選択し、「適用」ボタンをクリックします。

すると、ユースケースの詳細を提出するためのモーダルウィンドウが出るので、以下の情報を入力し、提出します。（私はすでに設定済みのため、モーダルが出ません）

会社名
会社ウェブサイトURL
事業展開している業界
対象ユーザ（内部ユーザ/外部ユーザ）
ユースケースの説明

送信すると、数分でClaudeのモデルを使用できるようになります。

IAMユーザー/ロールの権限設定

Bedrock を使用するための権限（IAMポリシー）を設定します。以下はリソースを制限しておらず、権限が大きすぎるため、実際に設定する際は、過剰な権限を持たないように、必要な権限のみ設定するようにしてください。

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

アクセスキーの作成

この権限を持つIAMユーザーのアクセスキーを作成します。

IAMのユーザメニューから、アクセスキーを発行するIAMユーザを選択します。

「アクセスキーを作成」ボタンを押下すると、アクセスキーとシークレットアクセスキーが生成されます。必ずメモに残すか、「.csv ファイルをダウンロード」ボタンを押してアクセスキーをダウンロードするかして手元に控えておきましょう。

アクセスキーの設定

先ほどの手順で発行したアクセスキーを設定します。AWS CLI で以下のコマンドを打ちます。

aws config --profile bedrock

以下のように順番に設定項目が指示されますので、保存しておいたアクセスキーとシークレットアクセスキーなどを設定します。

以上で、Bedrock側の設定は完了です。続いて、VSCode側の設定を行っていきます。

2. VSCode + Continue の設定

Continue 拡張機能のインストール

VSCodeの拡張機能検索で「Continue」と入力し、以下をインストールします。

インストールが完了したら、VSCodeを再起動しましょう。

モデル設定

再起動すると、↓画像のアイコンが出てくるため、Configs → Local Config の歯車アイコンの順にクリックします。

すると、「.continue」フォルダ配下に作成された「config.yaml」が開かれるため、下の内容を設定します。

name: Bedrock
version: 1.0.0
schema: v1
	
# Models define which AI models this agent can use
# https://docs.continue.dev/customization/models
models:
  - name: Bedrock
    provider: bedrock
    model: anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0
    region:
    env:
      region: ap-northeast-1
      profile: bedrock
    role:
      - chat