当开发者需要缩短开发时间、利用预构建的模型并避免管理基础设施的开销时，他们会选择 Amazon Bedrock 来实现 AI 解决方案。 Bedrock 通过 API 提供对基础 AI 模型（如 Claude、Llama 或 Stable Diffusion）的访问，使开发者能够专注于将 AI 功能集成到应用程序中，而不是从头开始构建模型。 这种方法非常适合机器学习专业知识或资源有限的团队，因为它消除了数据收集、模型训练和超参数调整等任务的需求，这些任务可能需要数月时间并需要专门的硬件。
例如，构建客户支持聊天机器人的团队可以使用 Bedrock 的 Claude 模型进行文本生成，而不是训练自定义语言模型。 从头开始训练模型需要整理数 TB 的对话数据、配置 GPU 集群以及迭代训练管道——Bedrock 抽象化了这些任务。 同样，电子商务平台可以使用 BedRock 的 Stable Diffusion 集成进行图像生成，以创建产品视觉效果，而无需维护专门的 ML 运营团队。 Bedrock 还简化了合规性，因为 AWS 处理底层模型的安全认证和数据隐私要求，这对于医疗保健或金融等行业至关重要。
最后，当灵活性和成本效益是优先事项时，Bedrock 才有意义。 开发者可以在模型之间切换（例如，测试 Claude 与 Llama 以完成特定任务），而无需重新设计其系统，并且他们只需为 API 调用付费，而无需配置昂贵的 GPU 实例。 托管自定义模型需要持续的计算、存储和监控成本，而 Bedrock 的无服务器方法会自动扩展。 对于具有不可预测工作负载的初创公司或项目，这种按需付费模式降低了财务风险。 Bedrock 还提供了使用自定义数据微调基础模型的工具，从而在完全自定义和现成解决方案之间提供了折衷方案——非常适合将通用模型调整为利基行业术语等场景。