Unlocking the Potential of AWS Bedrock: Understanding Customization, Throughput, and Pricing
内容提要
本文探讨了如何定制AWS Bedrock模型以满足特定需求，优化吞吐量和管理成本。讨论了微调和持续预训练作为个性化方法，Bedrock的吞吐量选项和定价模型。还将微调与RAG方法进行了比较，并提供了优化Bedrock使用的技巧。文章强调了Bedrock构建生成式AI应用的强大能力。
延伸解读
定制方法选择：微调与持续预训练
微调使用标记数据提升特定任务表现，适合高精度场景；持续预训练利用未标记数据增强领域理解，适合私有数据。两者均需计算资源，微调后模型为独占变体，安全存储和访问。选择取决于数据标注情况和领域稳定性。
吞吐量选项：按需、跨区域与预置
按需吞吐量默认，灵活但受区域配额限制；跨区域推理动态路由请求，提高吞吐量和韧性，适合流量高峰；预置吞吐量通过模型单元（MU）保证资源，适合可预测需求，按小时计费，提供长短承诺选项。
定价构成：定制、存储与推理
定制成本基于训练令牌总数（数据集令牌数乘以epoch数），覆盖计算开销；使用定制模型需购买预置吞吐量，成本取决于MU数量和承诺时长；RAG提供按需方案，无需训练，适合动态数据。
微调与RAG的适用场景对比
微调适合高精度、低延迟、领域稳定的任务，需高质量标记数据；RAG适合数据频繁变化或需广泛知识的场景，无需训练，部署快，成本效益高。选择应基于应用需求、数据可用性和性能要求。
Q&A
AWS Bedrock的微调和持续预训练有什么区别？
微调使用标记数据提高模型在特定任务上的表现，而持续预训练使用未标记数据增强模型对特定领域的理解。
如何优化AWS Bedrock的吞吐量？
可以通过选择合适的吞吐量选项，如按需吞吐量或预置吞吐量，以及动态路由请求来优化吞吐量。
AWS Bedrock的定价模型是怎样的？
定价模型包括模型定制、存储和推理费用，具体取决于所选的定制方法和吞吐量要求。
在什么情况下选择微调而不是RAG？
当需要高精度、低延迟且有高质量标记数据时，选择微调更为合适。
AWS Bedrock的吞吐量选项有哪些？
吞吐量选项包括按需吞吐量、跨区域推理和预置吞吐量，适用于不同的应用需求。
如何评估AWS Bedrock的使用需求？
评估数据需求、规划可扩展性，并利用AWS工具监控成本，以优化AWS Bedrock的使用。
