假设架构和部署设置保持不变，通过 AWS Bedrock 微调模型通常不会直接改变其与基础模型相比的推理速度。推理性能（例如响应时间或延迟）主要取决于模型的大小（参数数量）、计算复杂性以及模型的部署方式。由于微调调整模型的权重以专门化其知识，而不是改变其架构，因此每次推理的计算成本大致相同。例如，针对医疗数据微调的 1750 亿参数模型仍然需要与其基础版本相同的每次生成令牌的计算量。但是，部署期间的间接优化（例如硬件选择或量化）可能会影响速度，但这些与微调过程本身无关。
有几个因素可能会影响微调后感知到的性能变化。首先，特定于任务的效率可能会减少所需的处理步骤或输出令牌的数量。针对客户支持进行微调的模型可以生成比基础模型更简洁、更准确的响应，而基础模型会产生冗长或探索性的答案。即使每个令牌的延迟保持不变，这也会减少总推理时间。其次，Bedrock 的基础设施优化（例如自动模型编译或 GPU 实例选择）可能会在微调模型的部署期间应用，从而提高吞吐量。例如，Bedrock 可以在优化的 AWS Inferentia 芯片上部署调整后的模型，从而加速推理。但是，这些优化并非微调本身固有的。最后，由于更高的准确性而减少的后处理（例如，过滤掉不相关的输出）可以减少端到端延迟，即使原始计算时间保持不变。
一个实际的例子是开发人员微调模型以进行代码生成。基础模型可能会生成多个可能的代码片段，需要验证，而调整后的模型会在更少的尝试中生成正确的代码片段。虽然每次推理调用花费的时间相同，但调整后的模型的准确性降低了对重复运行的需求，从而提高了有效响应速度。类似地，为法律文件分析微调的模型可能会更快地解析条款，这并不是因为计算变化，而是因为它跳过了不必要的步骤。Bedrock 的工具（如动态批处理）可以进一步提高大规模部署的调整模型的吞吐量。总而言之，微调本身并不会固有地加快或减慢推理速度，但可以通过任务专业化和互补的部署优化来提高效率。