Amazon Bedrock 通过为开发者提供托管服务来简化构建和扩展生成式 AI 应用程序的过程，该服务抽象了基础设施的复杂性并提供对多个基础模型的访问。开发者无需从头开始设置服务器、管理扩展或集成 AI 模型，而是可以使用 Bedrock 的 API 来访问预训练模型，如 Claude、Jurassic 或 Stable Diffusion。 这消除了处理底层基础设施任务的需要，例如优化 GPU 实例或确保模型兼容性。 例如，构建聊天机器人的团队可以在几分钟内部署像 Claude 这样的模型通过 Bedrock 的 API，专注于提示工程和用户体验，而不是后端配置。
该服务自动处理扩展，允许应用程序适应波动的工作负载，无需手动干预。 Bedrock 的无服务器架构确保资源根据需求向上或向下扩展，从而降低停机风险或过度配置成本。 开发者可以使用 AWS 的基础设施在全球范围内部署模型，确保不同地区的用户享有低延迟。 此外，Bedrock 还包括用于安全性和合规性的内置工具，例如数据加密和访问控制，这对于企业用例至关重要。 例如，使用 Bedrock 的医疗保健应用程序可以安全地处理患者查询，而无需从头构建自定义合规性框架。
Bedrock 还简化了定制和集成。 开发者可以使用 Amazon SageMaker 等工具，使用自己的数据微调基础模型，从而根据特定领域定制输出，例如生成在零售公司目录上训练的产品描述。 与 AWS 服务（如 Lambda、API Gateway 和 S3）的集成简化了端到端工作流的构建。 开发人员可以通过将 Bedrock 连接到用于存储的 S3 存储桶和用于后处理的 Lambda 来创建图像生成功能，所有这些都通过单个平台进行协调。 通过减少样板工作，Bedrock 使团队能够专注于通过独特用例来区分其应用程序，而不是基础设施管理。