시작은 위의 이미지였다.
단기 프로젝트 형식으로 사용해서 이제껏 aws sagemaker에서만 모델 학습을 하였는데,
운이 좋게 ? 또는 새로운 공부를 할 수 있는 기회가 생겨 회사 플젝으로 가져왔는데 로컬에서 이런 게 떠서 당황했다.
내가 볼 수 있는 건가 했지만 내가 잘 모르는 부분이었기에 인프라와 보안의 도움을 받았다.
> aws
일단 자신의 프롬프트를 열어 aws를 확인해 보자. 설치가 되어있지 않다면 아래의 사이트에서 해당되는 것을 받아 설치하면 된다.
https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/cli/latest/userguide/getting-started-install.html
그 후 선택을 해야한다.
aws에서 IAM에 들어가면 다음과 같은 사이드 바를 볼 수 있다.
액세스 관리에서 우리가 사용하고자 하는 환경의 정책이 넣어주어 권한을 부여하게 되는데, 그 정책은 사용자에 부여를 하거나, 역할에 부여를 하여 사용하게 된다.
나는 사용자에 넣어서 활용할 예정이다.
사용자의 내 계정에 들어가면 다음 화면이 보일 텐데, 바로 보안 자격 증명으로 들어간다.
여기서 액세스 키를 생성하여 내 로컬에서 불러오도록 할 것이다.
액세스 키를 생성하여 관리하게 되면 하나하나 파일을 받아와서 가지고 있어야 하는 단점이 있지만, 심플하게 금방 할 수 있다는 장점이 있다.
이건 아래에 있는 코드커밋에 대한 자격 증명인데, 위와 같은 사항이다.
나는 aws sagemaker에 올려둔 jupyterlab의 파일들을 모두 로컬에 가져와서 작업할 예정이었어서 https를 통해 git clone을 하여 가져왔다.
액세스 키를 바로 다운 받아서 자신이 관리할 곳에 잘 모아두자! 또 받을 수는 없다.
만약 모른다면 사용하던 키 또는 자격 증명을 비활성화 또는 삭제한 후 새로운 것을 받아서 사용하자.
aws configure
다시 powershell에서 위의 커맨드를 치면 ID와 Access Key를 입력하라고 하는데, 우리는 이때 받은 파일의 값을 그대로 넣어주면 된다.
aws sts get-caller-identity
잘 입력되었는지 확인을 해보고 싶다면 다음 커맨드를 이용하면 된다.
본인의 정보가 잘 나온다면 ,
boto3.client('bedrock-runtime')
오류가 났던 다음 코드가 잘 수행되어 값을 잘 가져올 것이다.
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