この投稿では、OpenAI互換APIを使ってAmazon Bedrock上でRFTを利用する際の、セットアップからエンドツーエンドのワークフローを順に説明します。認証の設定から、Lambdaベースの報酬（reward）関数のデプロイ、トレーニングジョブの開始、さらに微調整済みモデルでのオンデマンド推論の実行までをカバーします。
OpenAI互換APIでAmazon Bedrockに対する強化学習ファインチューニング（RFT）を実行する：技術的ウォークスルー
Amazon AWS AI Blog / 2026/3/26
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要点
- この記事では、OpenAI互換のAPIを使ってAmazon Bedrock上で強化学習ファインチューニング（RFT）を実行するための、認証セットアップから始まるエンドツーエンドの技術的ウォークスルーを提供する。
- BedrockがRFT中に使用する報酬関数を、Lambdaベースでデプロイする方法を説明する。
- ファインチューニング済みモデルを用いた、その後のオンデマンド推論のためのワークフローを管理しながら、強化学習トレーニングジョブを開始する手順を取り上げる。
- 複数のコンポーネント（Bedrock、OpenAI互換リクエストパターン、AWS Lambda）にまたがる実装の詳細に焦点を当て、チームがこのパイプラインを再現できるようにする。
