Nutzung und Lösungen für Amazon AWS Bedrock

Wie kann man Amazon AWS Bedrock sicher und mit geringer Latenz nutzen?

Amazon AWS Bedrock ist ein verwalteter Dienst für den Zugriff auf Fundamentmodelle Erhältlich bei verschiedenen Anbietern (wie Anthropic, AI21, Cohere und Amazons eigenen Modellen). Dieser praktische und technische Leitfaden bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Verwendung von Bedrock, empfohlene Architekturen, Sicherheitskonfigurationen, Tipps zur Latenzminimierung und Codebeispiele für den Produktiveinsatz.

Dinge, die Sie unten lesen werden

Dieser Artikel behandelt folgende Themen:

• Vorstellung der Funktionen und Anwendungsszenarien von Bedrock
• Vorgeschlagene Architektur für Inferenz und Feinabstimmung (Hybrid mit GPU-Cloud)
• Sicherheitskonfiguration: IAM, VPC-Endpunkt, KMS und Protokollierung
• Praktische Tipps zur Reduzierung der Latenz und zur Kostenkontrolle
• Codebeispiele (AWS CLI, Python) und lokale Proxy-Bereitstellung
• Standort- und Netzwerkempfehlungen basierend auf über 85 globalen Standorten

Amazon AWS Bedrock – Beschreibung und Anwendungsbereiche

Mit Bedrock können Sie Basismodelle für Textgenerierung, Zusammenfassung, Informationsextraktion und andere Anwendungen nutzen, ohne die Modellinfrastruktur verwalten zu müssen. NLP Verwenden Sie die Standard-Bedrock-API, um Modelle aufzurufen, Eingabeaufforderungen zu senden und die Antwort in Ihrer Anwendung zu verarbeiten.

Für Anwendungen latenzempfindlich (z. B. Handel oder Gaming) empfiehlt es sich, Bedrock mit lokalen GPU-Servern oder VPS in der Nähe des Zielmarktes zu kombinieren, um die Latenz zu reduzieren.

Vorgeschlagene Architekturen

Einfache Architektur — Anwendungsserver ➜ Bedrock

Bei dieser Architektur wird die Anwendung (z. B. Flask/FastAPI) auf einem VPS oder Cloud-Server bereitgestellt und Anfragen werden als API an Bedrock gesendet. Sie eignet sich für Proof-of-Concept-Projekte und kleinere Anwendungen.

• Vorteile: Einfache Umsetzung, geringe Anfangskosten.
• Nachteile: Verbesserte Reaktionszeit für Benutzer außerhalb der AWS Bedrock-Region.

Hybridarchitektur – Edge + Bedrock + GPU-Cloud

In diesem Modell befindet sich die Edge-Schicht an Standorten in der Nähe der Nutzer (von über 85 Standorten des Unternehmens). Latenzkritische Verarbeitung und initiales Caching erfolgen auf lokalen Servern oder dedizierten Trading-/Gaming-VPS. Rechenintensive Anfragen werden an die GPU Cloud oder Bedrock weitergeleitet. PrivateLink/VPC Endpoint sorgt für Sicherheit und reduziert die Belastung öffentlicher Pfade.

• Vorteile: Niedriger Ping, Kostenkontrolle, Möglichkeit zur Nutzung eines Grafikservers für Schulung und Feinabstimmung.

Architektur für hohe Skalierbarkeit und Privatsphäre

Alle Anfragen werden über VPC Endpoint und Transit Gateway an AWS Bedrock weitergeleitet. Sensible Daten werden vor der Übertragung gefiltert oder tokenisiert, und KMS wird zur Verschlüsselung verwendet.

Einrichtung und praktische Beispiele

Voraussetzungen (AWS und On-Premises)

• AWS CLI und ordnungsgemäßer IAM-Zugriff
• Python 3.8+ und boto3 oder ein gewünschtes SDK
• KMS-Schlüssel für die Verschlüsselung auf AWS
• (Optional) GPU-Server für Feinabstimmung oder Cache mit niedriger Latenz.

Erste AWS CLI-Konfiguration:

aws configure
# Enter AWS Access Key, Secret, region (e.g., us-east-1)

Beispiel für den Aufruf eines Modells mit der AWS CLI (Laufzeitumgebung)

Beispiel für den Aufruf eines Modells mit aws bedrock-runtime (der Befehlsname kann je nach CLI-Version variieren):

aws bedrock-runtime invoke-model \
  --model-id anthropic.claude-v1 \
  --body '{"input":"سلام، خلاصه‌سازی کوتاه از متن زیر ارائه بده..."}' \
  response.json

Die Ausgabe wird in response.json gespeichert. So extrahieren Sie den Antworttext von jq:

cat response.json | jq -r '.body'

Aufruf des Modells mit Python (boto3)

Einfaches Codebeispiel zum Senden einer Eingabeaufforderung und zum Empfangen einer Antwort (beachten Sie, dass die Modell-IDs in der Bedrock-Konsole sichtbar sind):

import boto3
import json

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

prompt = "Explain in Persian: بهترین روش برای کاهش latency در inference چیست؟"

resp = client.invoke_model(
    modelId='ai21.j2-large',
    contentType='application/json',
    accept='application/json',
    body=json.dumps({"input": prompt})
)

print(resp['body'].read().decode())

Setzen Sie einen lokalen Proxy für Caching und Ratenbegrenzung ein.

Um Kosten und Latenz zu reduzieren, kann ein schlanker Proxy ähnliche Eingabeaufforderungen zwischenspeichern oder die Raten anpassen. Ein einfaches Flask-Beispiel ist unten aufgeführt und kann auf einem VPS in der Nähe des Benutzers bereitgestellt werden.

from flask import Flask, request, jsonify
import requests, boto3, json

app = Flask(__name__)
cache = {}

@app.route('/api/generate', methods=['POST'])
def generate():
    prompt = request.json.get('prompt')
    if prompt in cache:
        return jsonify({"cached": True, "response": cache[prompt]})
    client = boto3.client('bedrock-runtime')
    resp = client.invoke_model(modelId='ai21.j2-large', contentType='application/json', accept='application/json', body=json.dumps({"input": prompt}))
    body = resp['body'].read().decode()
    cache[prompt] = body
    return jsonify({"cached": False, "response": body})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Sicherheit und Datenschutz

Bewährte Verfahren für Identitäts- und Zugriffsmanagement

Von Anfang an Minimale Privilegien Erstellen Sie eine anwendungsspezifische Rolle mit einer auf InvokeModel beschränkten Richtlinie und verwenden Sie temporäre Anmeldeinformationen (STS) für Dienste.

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

Verschlüsselung und KMS

Verwenden Sie KMS, um in S3 gespeicherte Daten zu verschlüsseln und den Zugriff zu überwachen. Um Datenschutzbestimmungen einzuhalten, filtern oder tokenisieren Sie sensible Daten, bevor Sie sie an Bedrock senden.

Netzwerk- und VPC-Endpunkt

Verwenden Sie VPC Endpoint (PrivateLink), um eine private Verbindung zu Bedrock herzustellen und so zu verhindern, dass der Datenverkehr über das öffentliche Internet läuft. Erwägen Sie die Einrichtung einer eingeschränkten Sicherheitsgruppe, die nur die erforderlichen IP-Adressen zulässt.

Protokollierung und Überwachung

Die Aktivierung von CloudWatch, CloudTrail und AWS Config ist unerlässlich für die vollständige Transparenz der Aktivitäten. Erwägen Sie, Protokolle an ein unternehmensweites SIEM-System oder ein internes Überwachungssystem zu senden.

Leistungs- und Kostenoptimierung

Reduzierte Latenz

• Platzierung von Proxys und Caches an Standorten in der Nähe der Benutzer (Nutzung von mehr als 85 Standorten).
• Nutzen Sie Edge-Computing oder dedizierte Trading-VPS für dringende Anfragen.
• Auswahl eines schnelleren und leichteren Modells für Echtzeit-Inferenz.

Kostenreduzierung

• Zwischenspeicherung generischer und doppelter Antworten.
• Stapelverarbeitung für große Anfragen und Offline-Verarbeitung in der GPU-Cloud.
• Verwenden Sie kleinere oder quantisierte Modelle in Fällen, in denen eine hohe Genauigkeit nicht erforderlich ist.

Importieren von Modellen in die GPU-Cloud

Für Training und Feinabstimmung kann ein Grafikserver (GPU Cloud) verwendet werden, während die Inferenzgenerierung von Bedrock übernommen wird. Dieses Vorgehen eignet sich für Organisationen, die ihre vertraulichen Daten nicht an einen externen Dienst senden möchten.

Realweltszenarien und Standortvergleiche

Praktische Beispiele:

• Forex-/Kryptohändler: Nutzen Sie einen dedizierten VPS für den Handel in Börsennähe und einen Proxy für den Zugriff auf Bedrock, um Nachrichten oder Signalanalysen abzurufen. Für einige Anwendungen ist eine Latenz unter 20 ms erforderlich; die Wahl des richtigen Standorts aus über 85 Standorten ist daher wichtig.
• Gaming und Spiele-Chatbots: Nutzung von Game VPS und CDN für die schnelle Bereitstellung von Assets und Bedrock für erweiterte Dialoge – mit Fokus auf schlankere Modelle zur Reduzierung der Latenz.
• KI und Rendering: Leistungsstarke Modelle und Batch-Inferenz auf der GPU-Cloud; Bedrock für diverse Workloads und Zugriff auf Modelle verschiedener Hersteller.

Praktische Tipps und Checkliste vor dem Start

• Wählen Sie die geeignete AWS Bedrock-Region und die Edge-Region in der Nähe der Benutzer aus.
• Definieren Sie eine IAM-Rolle mit eingeschränktem Zugriff.
• Richten Sie den entsprechenden VPC-Endpunkt und die entsprechende Sicherheitsgruppe ein.
• Vorbereitung von KMS- und Verschlüsselungsrichtlinien.
• Protokollierung einrichten (CloudWatch, CloudTrail).
• Implementieren Sie Caching und Ratenbegrenzung am Netzwerkrand.
• Last- und Latenztests (wrk, hey, ab) und Kostenüberwachung.

Beispiel eines Latenztests mit curl:

time curl -s -X POST https://proxy.example.com/api/generate -d '{"prompt":"سلام"}' -H "Content-Type: application/json"

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Amazon AWS Bedrock ist ein leistungsstarkes Tool für den Zugriff auf Basismodelle. Mit der richtigen Architekturkombination (Edge + Bedrock + GPU Cloud) können Sie Folgendes erleben: Niedrige Latenz, Hohe Sicherheit Und Kontrollierbare Kosten Das hatte es.

Für latenzkritische Anwendungen empfiehlt es sich, nahe beieinander liegende Standorte zu nutzen und Teile der Verarbeitung auf lokale Server oder in die GPU-Cloud auszulagern. Die Verwendung von VPC-Endpunkten, IAM mit minimalem Zugriff und KMS-Verschlüsselung sind Sicherheitsvoraussetzungen.