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先決條件

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

步驟

創建 S3 存儲桶

轉到 AWS 管理控制臺中的 S3 服務控制臺
單擊“創建存儲桶”并為您的存儲桶指定一個描述性名稱
為您的存儲桶選擇合適的區域
在“權限”下，確保存儲桶具有適當的訪問權限，以便您的 Lambda 函數存儲圖像（例如，PutObject 權限）
點擊“創建存儲桶”

為 Lambda 創建 IAM 角色

進入 IAM 服務控制臺
點擊“角色”，然后點擊“創建角色”
選擇“AWS 服務”下的“Lambda”，然后單擊“下一步：權限”
搜索“AmazonS3FullAccess”策略并選擇它以授予 Lambda 函數對 S3 存儲桶的完全訪問權限
或者，您可以創建具有 S3 特定權限的更細粒度的策略（例如，僅針對特定存儲桶的 PutObject）
點擊“下一步：標簽”（可選）和“下一步：審核”
為您的角色指定一個描述性名稱，然后單擊“創建角色”

創建 Lambda 函數

轉到 Lambda 服務控制臺
單擊“創建函數”，然后選擇“從頭開始創作”
為函數指定一個描述性名稱，并選擇“Python 3.9”作為運行時
點擊“創建函數”

配置 Lambda 函數

在“函數代碼”部分中，將默認代碼替換為以下內容：

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}")

    }