Genu（ジェンユー）完全ガイド - 第8章：デプロイとカスタマイズ

8.1 デプロイ方法の選択

Genuを自身の環境にデプロイするには、2つの方法があります。

8.1.1 AWS CDKを使用したデプロイ（推奨）

特徴： - ソースコードから直接デプロイ - 最新機能にすぐ追従可能 - 柔軟なカスタマイズが可能 - Knowledge Bases for Amazon Bedrockに対応 - ダッシュボード機能が利用可能

推奨する場合： - 本番環境での利用 - カスタマイズが必要な場合 - 最新機能を使いたい場合 - ソースコードを確認・修正したい場合

必要な環境： - Node.js（18.x以上） - AWS CLI - Git - 適切なAWS権限

8.1.2 AWS CloudFormationを使用したデプロイ（非推奨）

特徴： - 数クリックで簡単に構築 - 設定項目が少ない - バージョンが遅れている場合がある

推奨する場合： - 検証目的 - すぐに試したい場合 - カスタマイズ不要の場合

注意： CloudFormationを使用する場合、CDKを使用した場合に比べて、構築するアプリケーションのバージョンが遅れている場合があります。業務で利用する環境として構築する際は、AWS CDKを使用することを推奨します。

8.2 AWS CDKによるデプロイ手順

8.2.1 事前準備

AWSアカウントへのログイン

適切な権限を持つIAMユーザーでAWSマネジメントコンソールにログインします。

必要な権限： - Amazon Bedrock（モデルアクセス） - Amazon S3 - Amazon CloudFront - AWS Lambda - Amazon Cognito - Amazon CloudFormation - IAM - Amazon CloudWatch

Bedrockモデルへのアクセス有効化

Bedrockコンソールを開く
「モデルアクセス」を選択
使用するモデルのアクセスをリクエスト
承認を待つ（数分〜数十分）

推奨モデル： - Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2 - Anthropic Claude 3.5 Haiku - Amazon Nova Pro - Amazon Nova Lite - Amazon Nova Canvas（画像生成） - Stability AI Stable Diffusion XL（画像生成）

8.2.2 開発環境のセットアップ

AWS Code Editorの使用（推奨）

SageMakerコンソールを開く
Code Editorを起動
起動には数分かかります
ターミナルを開く
Command + Shift + P（Windows: Ctrl + Shift + P）
「Terminal: Create New Terminal」を実行

ローカル環境の使用

必要なツールをインストール： - Node.js 18.x以上 - AWS CLI - Git

8.2.3 ソースコードの取得

cd ~
git clone https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases.git
cd generative-ai-use-cases

8.2.4 依存関係のインストール

npm ci

数分かかる場合があります。

8.2.5 設定ファイルの編集

cdk.jsonの編集

packages/cdk/cdk.jsonファイルを開いて設定を変更します。

基本設定：

{
  "app": "npx ts-node --prefer-ts-exts bin/generative-ai-use-cases.ts",
  "context": {
    "ragEnabled": false,
    "ragKnowledgeBaseEnabled": false,
    "modelIds": [
      "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
      "anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
      "amazon.nova-pro-v1:0",
      "amazon.nova-lite-v1:0"
    ],
    "imageGenerationModelIds": [
      "amazon.nova-canvas-v1:0"
    ]
  }
}

RAG機能の有効化

Amazon Kendraを使用する場合：

"ragEnabled": true

Knowledge Basesを使用する場合：

"ragKnowledgeBaseEnabled": true

8.2.6 CDK Bootstrap

初回のみ実行が必要です。

cd ~/generative-ai-use-cases
npx -w packages/cdk cdk bootstrap

Bootstrap処理により、以下が作成されます： - S3バケット（アセット管理用） - IAMロール（デプロイ用） - その他の必要なリソース

8.2.7 デプロイの実行

cd ~/generative-ai-use-cases
npm -w packages/cdk run -- cdk deploy --require-approval never --all

デプロイには10-20分ほどかかります。

デプロイ完了時の出力例：

✅ GenerativeAiUseCasesStack

✨ Deployment time: 765.71s

Outputs:
GenerativeAiUseCasesStack.WebUrl = https://xxxx.cloudfront.net
GenerativeAiUseCasesStack.UserPoolId = ap-northeast-1_xxxx
GenerativeAiUseCasesStack.UserPoolClientId = xxxx

✨ Total time: 815.93s

WebURLをメモしてください。これがアプリケーションのURLです。

8.2.8 アプリケーションURLの確認

後からURLを確認する場合：

aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name GenerativeAiUseCasesStack \
  --query 'Stacks[].Outputs[?OutputKey==`WebUrl`].OutputValue' \
  --output text

8.3 モデルのカスタマイズ

8.3.1 使用するモデルの変更

packages/cdk/cdk.jsonを編集して、使用するモデルを変更できます。

テキスト生成モデル

"modelIds": [
  "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
  "anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0",
  "anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
  "amazon.nova-premier-v1:0",
  "amazon.nova-pro-v1:0",
  "amazon.nova-lite-v1:0",
  "amazon.nova-micro-v1:0"
]

画像生成モデル

"imageGenerationModelIds": [
  "amazon.nova-canvas-v1:0",
  "stability.stable-diffusion-xl-v1"
]

音声モデル

"speechToSpeechModelIds": [
  "amazon.nova-sonic-v1:0"
]

注意： - Bedrockで使用したいモデルを事前に有効化する必要があります - モデルIDは正確に記述してください - サポートされているモデルのリストは公式ドキュメントを参照

8.3.2 サポートされているモデル

Claudeシリーズ： - Claude Sonnet 4 - Claude 3.7 Sonnet - Claude 3.5 Sonnet v2 - Claude 3.5 Haiku

Amazon Novaシリーズ： - Nova Premier - Nova Pro - Nova Lite - Nova Micro - Nova Canvas（画像生成） - Nova Reel（動画生成） - Nova Sonic（音声）

その他： - Stability AI Stable Diffusion XL（画像生成）

最新のサポート状況は公式GitHubリポジトリを参照してください。

8.3.3 デフォルトモデルの設定

ユーザーが最初に選択されるモデルを指定できます。

"defaultModel": "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0"

8.4 その他のカスタマイズ

8.4.1 リージョンの変更

デフォルトは東京リージョン（ap-northeast-1）ですが、変更可能です。

cdk.jsonでの指定：

"region": "us-east-1"

または、AWS CLIのデフォルトリージョンを使用：

export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

8.4.2 コスト最適化の設定

Knowledge Basesの冗長化設定

"knowledgeBaseStandby": false

falseに設定することで、OpenSearch Serverlessの冗長化を無効にし、コストを削減できます。

注意：本番環境では冗長化を有効（true）にすることを推奨します。

モデルの選択

コストを抑える場合は、より安価なモデルを選択： - Claude 3.5 Haiku（高速・低価格） - Amazon Nova Lite（軽量・低価格）

8.4.3 カスタムドメインの設定

CloudFrontのデフォルトURLではなく、独自ドメインを使用できます。

手順： 1. Route 53でドメインを管理 2. ACMで証明書を取得 3. cdk.jsonでドメイン設定を追加 4. デプロイ

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

8.5 更新とメンテナンス

8.5.1 アプリケーションの更新

最新バージョンにアップデートする手順：

cd ~/generative-ai-use-cases
git pull origin main
npm ci
npm -w packages/cdk run -- cdk deploy --require-approval never --all

8.5.2 設定変更の反映

cdk.jsonを変更した後、デプロイを実行して変更を反映：

npm -w packages/cdk run -- cdk deploy --require-approval never --all

8.5.3 ログの確認

CloudWatch Logs

Lambda関数のログはCloudWatch Logsで確認できます。

aws logs tail /aws/lambda/GenerativeAiUseCasesStack-XXX --follow

アクセスログ

CloudFrontのアクセスログを有効化することで、ユーザーのアクセスパターンを分析できます。

8.5.4 モニタリング

CloudWatchダッシュボード

主要なメトリクスを監視： - Lambda実行回数 - エラー率 - レスポンスタイム - Cognito認証数

コストモニタリング

AWS Cost Explorerで以下をモニタリング： - Bedrockの利用料金 - CloudFrontのデータ転送量 - Lambda実行コスト - RAG（Kendra/OpenSearch）のコスト

8.6 トラブルシューティング

8.6.1 デプロイエラー

エラー: Unable to resolve AWS account

解決策：

aws configure
# または
export AWS_PROFILE=your-profile-name

エラー: Model access denied

解決策： Bedrockコンソールでモデルアクセスを有効化

8.6.2 アプリケーションエラー

問題: ログイン後に真っ白な画面

解決策： 1. ブラウザのキャッシュをクリア 2. シークレットモードで試す 3. CloudFrontのキャッシュを無効化

問題: RAG機能が動作しない

解決策： 1. Kendra/Knowledge Basesが正しくデプロイされているか確認 2. データソースが同期されているか確認 3. IAM権限を確認

8.6.3 パフォーマンス問題

問題: 応答が遅い

解決策： 1. より高速なモデルを使用（Haiku、Nova Lite） 2. Lambdaのメモリを増やす 3. リージョンをユーザーに近い場所に変更

8.7 リソースの削除

使用を終了する場合、リソースを削除して課金を停止します。

8.7.1 CDKを使用した削除

cd ~/generative-ai-use-cases
npm -w packages/cdk run -- cdk destroy --all

確認プロンプトでyを入力します。

8.7.2 手動での確認

以下のリソースが削除されたことを確認： - CloudFormationスタック - S3バケット（場合によっては手動削除が必要） - CloudWatch Logs - Cognito User Pool

8.7.3 コストの確認

削除後、数日間はCost Explorerでコストが発生していないことを確認してください。

まとめ

第8章では、Genuのデプロイ方法、カスタマイズ、更新、トラブルシューティング、リソース削除について説明しました。これらの知識を活用することで、Genuを安全かつ効率的に運用できます。次章では、セキュリティとアクセス制御について詳しく解説します。