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先決條件

具有必要權(quán)限的 AWS 賬戶，Amazon Bedrock Model Access
對(duì) AWS Lambda、Amazon S3 和 Python 有基本的了解
熟悉 Amazon Bedrock API 概念（可選）

步驟

創(chuàng)建 S3 存儲(chǔ)桶

轉(zhuǎn)到 AWS 管理控制臺(tái)中的 S3 服務(wù)控制臺(tái)
單擊“創(chuàng)建存儲(chǔ)桶”并為您的存儲(chǔ)桶指定一個(gè)描述性名稱(chēng)
為您的存儲(chǔ)桶選擇合適的區(qū)域
在“權(quán)限”下，確保存儲(chǔ)桶具有適當(dāng)?shù)脑L問(wèn)權(quán)限，以便您的 Lambda 函數(shù)存儲(chǔ)圖像（例如，PutObject 權(quán)限）
點(diǎn)擊“創(chuàng)建存儲(chǔ)桶”

為 Lambda 創(chuàng)建 IAM 角色

進(jìn)入 IAM 服務(wù)控制臺(tái)
點(diǎn)擊“角色”，然后點(diǎn)擊“創(chuàng)建角色”
選擇“AWS 服務(wù)”下的“Lambda”，然后單擊“下一步：權(quán)限”
搜索“AmazonS3FullAccess”策略并選擇它以授予 Lambda 函數(shù)對(duì) S3 存儲(chǔ)桶的完全訪問(wèn)權(quán)限
或者，您可以創(chuàng)建具有 S3 特定權(quán)限的更細(xì)粒度的策略（例如，僅針對(duì)特定存儲(chǔ)桶的 PutObject）
點(diǎn)擊“下一步：標(biāo)簽”（可選）和“下一步：審核”
為您的角色指定一個(gè)描述性名稱(chēng)，然后單擊“創(chuàng)建角色”

創(chuàng)建 Lambda 函數(shù)

轉(zhuǎn)到 Lambda 服務(wù)控制臺(tái)
單擊“創(chuàng)建函數(shù)”，然后選擇“從頭開(kāi)始創(chuàng)作”
為函數(shù)指定一個(gè)描述性名稱(chēng)，并選擇“Python 3.9”作為運(yùn)行時(shí)
點(diǎn)擊“創(chuàng)建函數(shù)”

配置 Lambda 函數(shù)

在“函數(shù)代碼”部分中，將默認(rèn)代碼替換為以下內(nèi)容：

Python 代碼：

import json

import boto3



def lambda_handler(event, context):

    # Extract image prompt from the event

    prompt = event["prompt"]



    # Initialize S3 client

    s3_client = boto3.client('s3')



    # Configure Bedrock client (replace with your credentials)

    bedrock_client = boto3.client('bedrock',

                                  endpoint_url="<Bedrock_Endpoint_URL>",

                                  aws_access_key_id="<Your_Access_Key_ID>",

                                  aws_secret_access_key="<Your_Secret_Access_Key>")



    # Generate image using Stability Diffusion model

    response = bedrock_client.invoke_model(

        model_id="stability-diffusion",  # Replace with specific model ID if needed

        prompt=prompt

    )



    # Extract image data from response

    image_data = base64.b64decode(response["image"])



    # Generate image filename based on timestamp

    filename = f"image_{round(time.time())}.jpg"



    # Upload image to S3 bucket

    s3_client.put_object(Body=image_data, Bucket="<Your_Bucket_Name>", Key=filename)



    # Return success message with image location

    return {

        "statusCode": 200,

        "body": json.dumps(f"Image generated and stored in S3: s3://<Your_Bucket_Name>/{filename}")

    }

import json

import boto3



def lambda_handler(event, context):

    # Extract image prompt from the event

    prompt = event["prompt"]



    # Initialize S3 client

    s3_client = boto3.client('s3')



    # Configure Bedrock client (replace with your credentials)

    bedrock_client = boto3.client('bedrock',

                                  endpoint_url="<Bedrock_Endpoint_URL>",

                                  aws_access_key_id="<Your_Access_Key_ID>",

                                  aws_secret_access_key="<Your_Secret_Access_Key>")



    # Generate image using Stability Diffusion model

    response = bedrock_client.invoke_model(

        model_id="stability-diffusion",  # Replace with specific model ID if needed

        prompt=prompt

    )



    # Extract image data from response

    image_data = base64.b64decode(response["image"])



    # Generate image filename based on timestamp

    filename = f"image_{round(time.time())}.jpg"



    # Upload image to S3 bucket

    s3_client.put_object(Body=image_data, Bucket="<Your_Bucket_Name>", Key=filename)



    # Return success message with image location

    return {

        "statusCode": 200,

        "body": json.dumps(f"Image generated and stored in S3: s3://<Your_Bucket_Name>/{filename}")

    }