要优化使用 Amazon Bedrock 时的延迟，请关注三个关键领域：模型选择和配置、高效的请求处理以及基础设施调整。首先，为您的用例选择合适的模型。Bedrock 提供了多个基础模型，每个模型都有不同的性能特征。例如，根据任务的不同，像 Amazon Titan Lite 这样的小型模型可能比像 Claude 3 Sonnet 这样的大型模型响应更快。调整推理参数，例如 max_tokens 以限制响应长度 - 将此值设置为 300 而不是 1000 可以减少处理时间。此外，在适用的情况下使用流式响应，以便在模型完成完整输出时更快地返回初始结果。
接下来，优化您的应用程序发送请求的方式。在处理分类或情感分析等并行任务时，将多个输入批处理到单个 API 调用中。例如，将五个用户查询分组到一个批处理中可以减少重复 API 握手的开销。在您的代码中实现异步处理以避免阻塞操作 - 使用 AWS SDK 功能（如异步客户端或单独的线程）来处理 Bedrock 响应。如果您的应用程序允许，请使用 Redis 或 Amazon ElastiCache 等工具缓存频繁或重复的查询。例如，缓存常见的客户支持问题可以避免重新处理相同的请求，从而将缓存响应的延迟降低到接近零。
最后，调整您的基础设施设置。将您的应用程序部署在与您的 Bedrock 端点相同的 AWS 区域中，以最大限度地减少网络延迟 - us-east-1 中的应用程序实例调用 us-east-1 中的 Bedrock 比跨区域调用更快。对高优先级工作负载使用预置吞吐量，以保证高峰流量期间一致的响应时间。使用 Amazon CloudWatch 指标（如 ModelLatency）监控性能，以识别瓶颈。实施带有指数退避的重试，以处理限制而不会使服务不堪重负。对于全球用户，使用 Amazon CloudFront 将静态内容缓存到更靠近用户的位置，从而减少混合应用程序（将 Bedrock 与缓存资产相结合）的往返时间。