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在 Amazon EC2 GPU 实例上部署 NVIDIA NemoClaw — 以 Amazon Bedrock 作为推理后端的生产级参考架构
内容提要
本文介绍了如何在Amazon EC2 GPU实例上部署NVIDIA NemoClaw，并结合NVIDIA LLM Router实现智能路由。通过混合架构，简单请求由本地vLLM处理，复杂请求则转发至Amazon Bedrock，以优化成本和性能。文章详细描述了部署步骤、架构设计及安全措施，并强调了按请求特征分流的优势，提供了完整的实施参考和命令。
关键要点
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本文介绍了如何在 Amazon EC2 GPU 实例上部署 NVIDIA NemoClaw，并结合 NVIDIA LLM Router 实现智能路由。
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通过混合架构，简单请求由本地 vLLM 处理，复杂请求则转发至 Amazon Bedrock，以优化成本和性能。
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NVIDIA NemoClaw 提供了 OpenShell 沙箱、Policy-as-Code 的网络策略和可插拔的推理路由层，增强了安全性和灵活性。
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按请求特征分流的方案可以优化推理成本和用户体验，简单请求使用本地模型，复杂请求使用云端模型。
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文章详细描述了部署步骤、架构设计及安全措施，提供了完整的实施参考和命令。
延伸解读
混合架构的优势
本文提出的混合架构通过将简单请求和复杂请求分别路由到本地和云端模型，优化了推理成本和性能。这种按请求特征分流的策略，能够有效降低企业在使用大模型时的费用，同时提升用户体验。读者在实施时应考虑自身业务的请求特征，以便选择最合适的模型组合。
安全性与治理措施
NemoClaw 提供了多层安全防护，包括 OpenShell 沙箱和 Policy-as-Code 网络策略，确保了 AI agent 的安全性。企业在部署时应重视这些安全措施，特别是在处理敏感数据时，确保遵循最佳实践以防止数据泄露。
成本优化的考量
文章中提到的成本优化方案，尤其是通过混合架构实现的按请求特征分流，能够显著降低推理费用。企业在选择部署方案时，应根据实际的请求类型和频率，评估不同模型的成本效益，以实现最佳的资源配置和经济效益。
延伸问答
如何在 Amazon EC2 上部署 NVIDIA NemoClaw？
可以通过启动一台 g6e.xlarge 的 GPU EC2 实例，安装必要的工具和依赖，然后按照文中提供的步骤进行部署。
NVIDIA LLM Router 的作用是什么？
NVIDIA LLM Router 用于智能路由请求，根据请求的复杂度选择合适的模型进行推理，从而优化成本和性能。
混合架构的成本优化方案是什么？
混合架构通过按请求特征分流，将简单请求路由到本地模型处理，复杂请求转发至云端模型，从而降低整体推理成本。
NemoClaw 提供了哪些安全特性？
NemoClaw 提供 OpenShell 沙箱、Policy-as-Code 的网络策略和可插拔的推理路由层，增强了安全性和灵活性。
如何实现请求级别的智能路由？
通过使用 NVIDIA LLM Router Blueprint，结合意图分类和自动路由策略，可以实现请求级别的智能路由。
在部署过程中需要注意哪些安全措施？
需要确保使用 Session Manager 替代 SSH，配置 IAM 角色以无 API key 调用 Bedrock，并使用 NemoClaw 的网络策略控制出网访问。
