2 Configuración Inicial del Entorno de Desarrollo con Python y AWS Bedrock

Guía paso a paso para montar un entorno de desarrollo Python listo para usar AWS Bedrock, con ejemplos prácticos, buenas prácticas, seguridad y comparativas.

Configuración Inicial del Entorno de Desarrollo con Python y AWS Bedrock

Aprende a crear, asegurar y optimizar tu entorno Python para interactuar con los modelos de IA de AWS Bedrock de forma profesional.

1. Requisitos previos

Cuenta activa en AWS con acceso a AWS Bedrock.
Python ≥ 3.9 (recomendado 3.11).
AWS CLI 2.x.
Git y un editor/IDE (VS Code, PyCharm, etc.).

2. Creación del proyecto y gestión de dependencias

Utiliza venv o conda para aislar las dependencias. En este ejemplo usamos venv:

# Crear carpeta del proyecto
mkdir bedrock-demo && cd bedrock-demo
# Crear entorno virtual
python -m venv .venv
# Activar (Linux/macOS)
source .venv/bin/activate
# Activar (Windows PowerShell)
.\\venv\\Scripts\\Activate.ps1
# Actualizar pip y instalar paquetes básicos
pip install --upgrade pip
pip install boto3 python-dotenv


import json, os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name=os.getenv('AWS_DEFAULT_REGION'))
prompt = "Escribe un poema de 4 versos sobre la inteligencia artificial y la nieve."
payload = {
    "prompt": prompt,
    "max_tokens_to_sample": 256,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stop_sequences": []
}
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-v2',
    body=json.dumps(payload)
)
result = json.loads(response['body'].read())
print(result['completion'])

Guarda las variables de entorno en .env (no versionar en Git):

AWS_ACCESS_KEY_ID=TU_ACCESS_KEY
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=TU_SECRET_KEY
AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

3. Configuración segura de credenciales

Preferiblemente usa IAM Roles en lugar de claves estáticas. En entornos locales puedes crear un perfil llamado bedrock-dev:

aws configure --profile bedrock-dev
# Introduce Access Key, Secret Key y región

Luego, en tu código, indica el perfil:

import boto3, os
session = boto3.Session(profile_name='bedrock-dev')
bedrock = session.client('bedrock-runtime')

Esto permite aplicar la política de least‑privilege:

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

4. Primer llamado a un modelo de Bedrock

Ejemplo con el modelo anthropic.claude-v2 (texto generativo):

import json, os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name=os.getenv('AWS_DEFAULT_REGION'))
prompt = "Escribe un poema de 4 versos sobre la inteligencia artificial y la nieve."
payload = {
    "prompt": prompt,
    "max_tokens_to_sample": 256,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9,
    "stop_sequences": []
}
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-v2',
    body=json.dumps(payload)
)
result = json.loads(response['body'].read())
print(result['completion'])

El bloque anterior muestra cómo cargar variables de entorno, crear el cliente y procesar la respuesta.

5. Comparativa rápida con otras plataformas LLM

AWS Bedrock

Integración nativa con servicios AWS (S3, Lambda, SageMaker).
Modelo bajo demanda, sin necesidad de gestionar infraestructura.
Facturación por token, sin cargos de GPU.
Política de IAM para control granular.

OpenAI / Azure OpenAI

Amplia comunidad y documentación.
Acceso a modelos GPT‑4, DALL·E, Whisper.
Requiere manejo de claves API separadas.
Costos por token + posible cargo por infraestructura (Azure).

6. Buenas prácticas, rendimiento y escalabilidad

Batching de peticiones: agrupa varios prompts en una sola llamada cuando el modelo lo permite para reducir latencia.
Cache de respuestas: usa redis o memcached para almacenar resultados frecuentes.
Timeouts y reintentos: configura boto3 con config=Config(retries={'max_attempts': 5}).
Monitoreo: habilita CloudWatch Metrics (Invocations, Latency, Throttles) y crea alarmas.
Versionado de modelos: apunta siempre a un modelId con versión explícita (p.ej., anthropic.claude-v2:1) para evitar rupturas inesperadas.

7. Dockerizando tu aplicación Python con Bedrock

Un Dockerfile mínimo:

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
# La variable de entorno se pasa en tiempo de ejecución
CMD ["python", "main.py"]

Ejemplo de docker-compose.yml que incluye redis para cache:

version: '3.8'
services:
  app:
    build: .
    environment:
      - AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1
    env_file: .env
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

Con esto puedes lanzar docker compose up --build y tu código tendrá acceso a Bedrock mediante las credenciales del host o mediante IAM Roles for Tasks si usas ECS.

8. Solución de problemas frecuente

Problema	Causa típica	Solución
403 Forbidden	Política IAM insuficiente	Agregar `bedrock-runtime:InvokeModel` a la política.
429 Too Many Requests	Límites de tasa (throttling)	Implementar back‑off exponencial y solicitar aumento de cuota.
ModelNotFoundException	ModelId incorrecto o versión no disponible	Verificar la lista con `aws bedrock list-foundation-models`.
InvalidSignatureException	Credenciales caducadas o región equivocada	Renovar claves o usar `AWS_DEFAULT_REGION` correcta.

9. Integración continua (CI) y despliegue continuo (CD)

Ejemplo de pipeline GitHub Actions que ejecuta pruebas y construye la imagen Docker:

name: CI
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: Install deps
        run: |
          python -m venv .venv
          source .venv/bin/activate
          pip install -r requirements.txt
      - name: Run tests
        run: |
          source .venv/bin/activate
          pytest
  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      packages: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Log in to Amazon ECR
        uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v2
      - name: Build & push Docker image
        run: |
          IMAGE_URI=$\{AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.$\{AWS_REGION}.amazonaws.com/bedrock-demo:latest
          docker build -t $IMAGE_URI .
          docker push $IMAGE_URI

10. Conclusión

Configurar un entorno de desarrollo sólido con Python y AWS Bedrock no solo implica instalar paquetes, sino también adoptar prácticas de seguridad, monitoreo y automatización. Siguiendo esta guía tendrás una base preparada para escalar tus aplicaciones generativas, integrarlas con pipelines CI/CD y mantener la operatividad en producción.

en Programación

ASIMOV Ingeniería S. de R.L. de C.V., Emiliano Nava 26 diciembre, 2025

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