如果您在使用 AWS Bedrock 时遇到超时或响应缓慢的情况，首先要确定瓶颈发生在哪里。 首先，检查您的应用程序与 Bedrock 服务之间的网络连接和延迟。 使用诸如 traceroute 或 AWS CloudWatch 等工具来监视网络性能。 高延迟或数据包丢失可能表明您的互联网连接或区域路由存在问题。 例如，如果您的应用程序托管在欧洲，但连接到美国的 Bedrock 端点，则跨区域延迟可能是罪魁祸首。 考虑切换到与您的应用程序位于同一 AWS 区域中的 Bedrock 端点，以减少延迟。 此外，验证您的应用程序是否受到 Bedrock 的 API 速率限制的限制。 检查 CloudWatch 指标中的 ThrottledRequests 或 HTTP 429 错误，这些错误表示您已超过请求配额。 调整您的请求速率或实施指数退避重试以优雅地处理限制。
接下来，查看您的 Bedrock 模型配置和使用模式。 如果您使用大型语言模型 (LLM)，复杂的提示或高 max_tokens 值会降低响应速度。 例如，一个包含 1,000 个 token 的提示和一个设置为 2,000 的 max_tokens 将比更小的请求花费更长的时间来处理。 尽可能简化提示，并使用较小的 max_tokens 值进行测试，以查看性能是否有所提高。 此外，确保您的代码不会不必要地阻塞 Bedrock 响应。 使用异步 API 调用（如果您的 SDK 支持）以避免占用应用程序线程。 例如，在 Python 中，利用 asyncio 和 Bedrock 的异步客户端方法，而不是同步 boto3 调用。 如果您的应用程序发出重复的类似请求，请为频繁或重复的输入实施缓存，以减少对 Bedrock 的冗余调用。
最后，分析您的应用程序代码和基础设施。 使用日志记录来测量每个 Bedrock API 调用所花费的时间，并识别异常值。 如果响应时间变化很大，则可能表明 AWS 方面的间歇性基础设施问题或您自己环境中的资源争用。 确保您的应用程序服务器或 Lambda 函数具有足够的 CPU/内存来处理 Bedrock 响应，而不会增加额外的延迟。 例如，具有低内存设置的 Lambda 函数可能难以快速处理大型 JSON 响应。 如果问题仍然存在，请联系 AWS 支持，并提供请求 ID、时间戳和区域等特定详细信息，以调查服务器端问题。 此外，测试备用 Bedrock 模型或更小的实例类型（如果适用），以查看性能特征是否有所改善。