Cómo usar y soluciones para Amazon AWS Bedrock

¿Cómo utilizar Amazon AWS Bedrock de forma segura y con baja latencia?

Amazon AWS Bedrock es un servicio administrado para acceder Modelos de Fundación Disponible a través de varios proveedores (como Anthropic, AI21, Cohere y los modelos propietarios de Amazon). Esta guía práctica y técnica proporciona instrucciones paso a paso sobre cómo usar Bedrock, arquitecturas recomendadas, configuraciones de seguridad, consejos para mitigar la latencia y ejemplos de código para la implementación en producción.

Cosas que leerás a continuación

Este artículo cubre lo siguiente:

• Presentación de las capacidades y escenarios de uso de Bedrock
• Arquitectura propuesta para inferencia y ajuste fino (híbrida con GPU Cloud)
• Configuración de seguridad: IAM, punto final de VPC, KMS y registro
• Consejos prácticos para reducir la latencia y gestionar los costes
• Ejemplos de código (AWS CLI, Python) e implementación de proxy local
• Recomendaciones de ubicación y red basadas en más de 85 ubicaciones globales

Amazon AWS Bedrock: descripción y usos

Bedrock le permite utilizar modelos base para la generación de texto, resumen, extracción de información y otras aplicaciones sin administrar la infraestructura del modelo. PNL Utilice la API estándar de Bedrock para llamar modelos, enviar indicaciones y consumir la respuesta en su aplicación.

Para aplicaciones sensible a la latencia (como comercio o juegos), se recomienda combinar Bedrock con servidores GPU locales o VPS cerca del mercado objetivo para reducir la latencia.

Arquitecturas propuestas

Arquitectura simple: Servidor de aplicaciones ➜ Bedrock

En esta arquitectura, la aplicación (p. ej., Flask/FastAPI) se implementa en un VPS o servidor en la nube y las solicitudes se envían a Bedrock como una API. Es ideal para PoC y para aplicaciones de pequeño tamaño.

• Ventajas: Implementación sencilla, bajo coste inicial.
• Desventajas: Mayor tiempo de respuesta para usuarios fuera de la región AWS Bedrock.

Arquitectura híbrida: Edge + Bedrock + GPU Cloud

En este modelo, la capa de borde se ubica en ubicaciones cercanas a los usuarios (de las más de 85 ubicaciones de la empresa). El procesamiento sensible a la latencia y el almacenamiento en caché inicial se realizan en servidores locales o VPS dedicados para trading/juegos. Las solicitudes de computación más exigentes se reenvían a GPU Cloud o Bedrock. Utilice PrivateLink/VPC Endpoint para seguridad y reducción de rutas públicas.

• Ventajas: Ping bajo, control de costos, capacidad de utilizar un servidor gráfico para capacitación y ajustes.

Arquitectura para gran escala y privacidad

Todas las solicitudes se enrutan a AWS Bedrock a través del punto final de la VPC y la puerta de enlace de tránsito. Los datos confidenciales se filtran o tokenizan antes de su transmisión, y se utiliza KMS para el cifrado.

Configuración y ejemplos prácticos

Requisitos previos (AWS y locales)

• AWS CLI y acceso IAM adecuado
• Python 3.8+ y boto3 o el SDK deseado
• Clave KMS para cifrado en AWS
• (Opcional) Servidor GPU para ajuste fino o caché de baja latencia

Configuración inicial de AWS CLI:

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

Ejemplo de llamada a un modelo con AWS CLI (tiempo de ejecución)

Ejemplo de invocación de un modelo con aws bedrock-runtime (el nombre del comando puede variar según la versión de CLI):

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

La salida se almacena en response.json. Para extraer el cuerpo de la respuesta de jq:

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

Llamando al modelo con Python (boto3)

Ejemplo de código simple para enviar un mensaje y obtener una respuesta (tenga en cuenta que los modelIds son visibles desde la consola Bedrock):

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())

Implementar un proxy local para almacenamiento en caché y limitación de velocidad

Para reducir el coste y la latencia, un proxy ligero puede almacenar en caché solicitudes similares o gestionar las tasas. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo de Flask, que puede implementarse en un VPS cerca del usuario.

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)

Seguridad y privacidad

Mejores prácticas de IAM y acceso

Desde el principio Mínimo privilegio Cree un rol específico de la aplicación con una política limitada a InvokeModel y utilice credenciales temporales (STS) para los servicios.

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

Cifrado y KMS

Utilice KMS para cifrar los datos almacenados en S3 y supervisar el acceso. Para cumplir con las normas de privacidad, filtre o tokenice los datos confidenciales antes de enviarlos a Bedrock.

Punto final de red y VPC

Utilice el punto de conexión de VPC (PrivateLink) para conectarse de forma privada a Bedrock y evitar que el tráfico pase por la red pública de internet. Considere configurar un grupo de seguridad restringido para permitir solo las IP requeridas.

Registro y monitoreo

Habilitar CloudWatch, CloudTrail y AWS Config es esencial para tener una visibilidad completa de la actividad. Considere enviar registros a un SIEM empresarial o a un sistema de monitoreo interno.

Optimización del rendimiento y de los costes

Latencia reducida

• Colocar servidores proxy y cachés en ubicaciones cercanas a los usuarios (utilizando más de 85 ubicaciones).
• Utilice computación de borde o VPS comercial dedicado para solicitudes urgentes.
• Seleccionar un modelo más rápido y ligero para la inferencia en tiempo real.

Reducción de costes

• Almacenamiento en caché de respuestas genéricas y duplicadas.
• Procesamiento por lotes para solicitudes grandes y procesamiento sin conexión en GPU Cloud.
• Utilice modelos más pequeños o cuantificados en los casos donde no sea necesaria una alta precisión.

Importación de modelos a GPU Cloud

Para el entrenamiento y el ajuste, puede usar un servidor gráfico (GPU Cloud) y dejar que Bedrock se encargue únicamente de la generación de inferencias. Este patrón es adecuado para organizaciones que no desean enviar sus datos privados a un servicio externo.

Escenarios del mundo real y comparaciones de ubicación

Ejemplos prácticos:

• Operadores de Forex/Criptomonedas: Utilice un VPS dedicado para operar en una ubicación cercana a las bolsas y un proxy para contactar con Bedrock y obtener noticias o análisis de señales. Para algunas aplicaciones, se requiere una latencia inferior a 20 ms; es importante elegir la ubicación correcta entre más de 85.
• Chatbots de juegos y juegos: Uso de Game VPS y CDN para una entrega rápida de activos y Bedrock para diálogos avanzados, con un enfoque en modelos más livianos para reducir la latencia.
• IA y renderizado: Modelos pesados e inferencia por lotes en GPU Cloud; base para diversas cargas de trabajo y acceso a modelos de múltiples proveedores.

Consejos prácticos y lista de verificación antes del lanzamiento

• Seleccione la región AWS Bedrock y la región de borde adecuadas cerca de los usuarios.
• Defina un rol de IAM con acceso limitado.
• Configure el punto final de VPC y el grupo de seguridad adecuados.
• Preparación de políticas de KMS y cifrado.
• Configurar el registro (CloudWatch, CloudTrail).
• Implementar almacenamiento en caché y limitación de velocidad en el borde.
• Pruebas de carga y latencia (wrk, hey, ab) y monitoreo de costos.

Ejemplo de prueba de latencia con curl:

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

Resumen y conclusión

Amazon AWS Bedrock es una potente herramienta para acceder a modelos básicos. Con la combinación adecuada de arquitectura (Edge + Bedrock + GPU Cloud), puede experimentar Baja latencia, Alta seguridad y Costo controlable Lo tuvo.

Para aplicaciones sensibles a la latencia, se recomienda usar ubicaciones cercanas y trasladar parte del procesamiento a servidores locales o a GPU Cloud. El uso de un punto de conexión de VPC, IAM con acceso mínimo y cifrado KMS son requisitos de seguridad.