Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它抽象化了对推理的底层硬件或实例类型的控制。 开发人员通过其 API 与 Bedrock 进行交互，该 API 自动处理模型部署、扩展和基础设施管理。 您无法直接配置实例类型（例如，GPU 与 CPU、特定硬件代系）或微调基础设施细节，如内存分配或计算容量。 相反，Bedrock 的无服务器架构根据工作负载需求动态配置资源，使团队能够专注于应用程序逻辑，而不是基础设施优化。 例如，如果您通过 Bedrock 部署大型语言模型 (LLM)，AWS 会在幕后管理实例的扩展，以处理推理请求的峰值，而无需手动干预。
底层基础设施直接影响观察到的性能，即使它是抽象的。 Bedrock 的性能特征（如延迟、吞吐量和并发性）受到 AWS 内部资源分配和优化的影响。 例如，需要大量计算的模型（例如，数十亿参数的 LLM）可能在 AWS 后端的高性能 GPU 实例上运行，而较小的模型可以使用成本优化的 CPU。 但是，由于开发人员无法自定义硬件，因此性能一致性取决于 AWS 的负载平衡和区域资源可用性。 一个实际的例子：如果工作负载遇到突然的流量激增，Bedrock 的自动扩展可能会在配置额外资源时引入轻微的延迟变化。 同样，可能会出现模型冷启动（不活动期后的初始延迟），但 AWS 旨在通过预热和缓存来最大程度地减少这些延迟。
对于开发人员来说，抽象和控制之间的权衡是关键。 Bedrock 通过处理基础设施来简化部署，但这意味着性能调整仅限于更高级别的配置。 例如，您可以调整推理参数（例如，响应长度、温度）以影响模型行为，但您无法针对特定任务（如低延迟实时处理）优化硬件。 AWS 通过提供多种模型变体（例如，较小的、更快的 Claude 或 Jurassic 模型）和区域端点来减少延迟，从而缓解了这种情况。 如果需要严格的性能 SLA，Bedrock 的“预置吞吐量”功能允许为可预测的吞吐量保留容量，但这仍然依赖于 AWS 的内部硬件选择。 总之，Bedrock 的基础设施抽象简化了部署，但限制了硬件级别的优化，使其成为优先考虑易用性而不是精细控制的团队的理想选择。