是的，AWS Bedrock 中的文本生成任务和图像生成任务在性能考量上存在显著差异，这主要是由于它们处理的数据性质和涉及的计算需求所致。文本生成侧重于处理连续的 token，这需要平衡延迟、模型大小和输入/输出长度。另一方面，图像生成处理的是高维像素数据，这使得计算资源（如 GPU 内存）和分辨率成为关键因素。优化每个任务需要量身定制的策略，以解决其独特的瓶颈。
对于文本生成，延迟和 token 处理效率是关键问题。较大的模型（例如 Claude 2）可能会产生更高质量的输出，但与较小的变体（如 Claude Instant）相比，速度较慢。为了优化，开发人员可以限制响应长度（使用 max_tokens 参数），通过截断不必要的上下文来减小输入提示大小，或使用流式传输来实时返回部分结果。批量处理多个请求也可以提高吞吐量，但这可能会增加延迟。此外，缓存频繁使用的响应（例如，常见的客户服务回复）可以减少冗余计算。调整推理参数（如 temperature 以控制随机性）或使用确定性设置可以减少重试并提高一致性。
图像生成任务对资源的要求更高，因为生成高分辨率图像需要大量的 GPU 内存和处理能力。例如，使用 Stable Diffusion XL 生成 1024x1024 图像比 512x512 版本消耗更多的资源。为了优化，开发人员可以缩小输出分辨率，减少推理步骤的数量（例如，从 50 步减少到 20 步，以获得更快但质量略低的結果），或者使用针对速度优化的模型变体（如 Stable Diffusion Lite）。预处理输入（例如，调整用户提供的图像大小）以及使用较低精度的浮点运算（FP16 而不是 FP32）也可以减少内存使用。对于重复性任务，首先生成较低分辨率的预览，仅在需要时才进行放大，可以节省资源。最后，利用具有针对图像工作负载量身定制的硬件加速的 GPU 实例类型（例如，AWS Inferentia）可以确保高效的扩展。