为了在 AWS Bedrock 中处理速率限制或吞吐量限制并避免在生产系统中发生节流，需要结合客户端重试、工作负载分布和主动监控来实现。与许多云服务一样，Bedrock 会强制执行限制以确保公平的资源使用，因此您的应用程序必须优雅地处理节流错误（例如，HTTP 429 响应），同时优化请求模式以保持在允许的配额范围内。
首先，设计您的客户端以处理带有指数退避和抖动的重试。当请求被节流时，立即重试可能会使问题恶化。相反，使用一种重试策略，该策略会增加两次尝试之间的等待时间（例如，从 1 秒开始，然后是 2、4 等），并添加随机变化（抖动）以防止客户端之间同步重试。大多数 AWS SDK（包括用于 Bedrock 的 SDK）都包含内置的重试机制，可以针对这些场景进行配置。例如，在 Python 的 boto3 中，您可以在客户端配置中调整 retry_mode 和 max_attempts。此外，使用断路器（例如，使用 resilience4j 等库）在故障持续发生时暂时停止发送请求，从而减轻您系统和 Bedrock 的负载。
其次，分散请求以保持在吞吐量限制内。如果您的应用程序需要高并发，尽可能将工作负载分散到多个 Bedrock 端点、区域或账户中。例如，将大型请求批次分成较小的块随时间处理。使用 Amazon SQS 等队列系统来控制请求流——这使您可以解耦生产者和消费者，在高峰期缓冲任务，并以可持续的速率处理它们。如果 Bedrock 允许预置保留吞吐量（类似于 Amazon SageMaker），则为关键工作负载分配容量。通过 CloudWatch 指标（例如 NumberOfRequests 或 ThrottledRequests）监控您的使用情况与服务配额的对比，并设置警报以便在达到限制之前触发伸缩操作或通知团队。
最后，主动测试和调整您的策略。在预生产环境中使用 AWS Fault Injection Simulator 等工具模拟节流场景，以验证重试逻辑和回退机制。如果持续发生节流，通过 AWS 支持请求提高配额，并提供使用数据来证明需求。持续优化您的请求模式——例如，如果可用，使用批量 API，缓存频繁的模型输出，或压缩负载以减少每个请求的开销。通过结合这些技术，您可以在高效利用 Bedrock 功能的同时保持可靠性。