En esta guía traducida y adaptada aprenderás cómo construir y desplegar una aplicación de chat serverless impulsada por Claude 3.5 Sonnet en AWS Bedrock usando AWS CDK con Python, paso a paso y desde cero. Es ideal para principiantes que exploran AWS, Infrastructure as Code e inteligencia artificial generativa dentro del ecosistema AWS.
Qué vas a construir: una función Lambda que invoca Claude 3.5 en AWS Bedrock, una API REST con Amazon API Gateway en la ruta /chat, una interfaz web estática alojada en S3 y un despliegue totalmente automatizado con AWS CDK en Python. El resultado es una aplicación AI serverless de pago por uso lista en pocos minutos.
Requisitos previos: cuenta AWS con acceso al modelo Bedrock anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620 en la región us-east-1, AWS CDK instalado con npm install -g aws-cdk, credenciales AWS configuradas con aws configure y conocimientos básicos de Python y la CLI. También necesitarás clonar el repositorio de ejemplo y preparar un entorno virtual.
Paso 1 Clona el proyecto y prepara el entorno: git clone https://github.com/r3xakead0/aws-cdk-bedrock-claude.git cd aws-cdk-bedrock-claude crea y activa un entorno virtual con la herramienta que prefieras e instala dependencias según el repo.
Paso 2 Resumen de la arquitectura El flujo es simple y eficiente: el usuario envía un mensaje de chat desde el navegador, API Gateway recibe la petición y la envía a una función Lambda, Lambda invoca el runtime de Bedrock que ejecuta Claude 3.5 Sonnet y devuelve la respuesta que se envía de vuelta al cliente. Tecnologías: AWS Lambda, API Gateway, S3 para hosting estático, AWS Bedrock Runtime y AWS CDK en Python para automatizar la infraestructura.
Paso 3 Componentes clave en CDK La función Lambda realiza la llamada al runtime de Bedrock usando boto3 como cliente bedrock-runtime. El payload incluye el identificador del modelo anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620, la estructura de mensajes con role user y el prompt, y parámetros como max_tokens. AWS CDK se encarga de crear los roles IAM, permisos, empaquetado y despliegue automatizado para Lambda, API Gateway y S3.
Paso 4 Despliegue completo Primer despliegue inicial cdk bootstrap Despliegue cdk deploy Al finalizar obtendrás valores útiles como ApiUrl que apunta a https://xxxx.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/prod/chat y WebsiteUrl que apunta al hosting S3 público.
Paso 5 Prueba la aplicación Abre la web estática, pega tu ApiUrl en el frontend si es necesario y envía un mensaje de prueba por ejemplo preguntando qué es un bucket. Claude responderá con la explicación generada. También puedes probar la API directamente con curl utilizando POST hacia la ruta ApiUrl en /chat con un body JSON que incluya prompt y procesar la respuesta con jq para visualizarla en terminal.
Paso 6 Limpieza Para evitar cargos adicionales ejecuta cdk destroy que eliminará Lambda, API Gateway y el bucket de S3 creado por el stack.
Qué aprendes con este proyecto Despliegue de cargas de trabajo AI con AWS Bedrock, diseño de arquitecturas serverless con AWS CDK, hosting de frontends estáticos en Amazon S3 e integración de modelos generativos como Claude con tus propias aplicaciones.
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