Amazon Bedrock 中模型响应的延迟受到多种因素的影响，包括模型的大小和复杂性、输入/输出数据量、网络状况和配置设置。 具有更多参数的较大模型（例如，专为复杂任务设计的模型）本身需要更多的计算时间。 例如，生成详细文本或分析大型数据集的模型自然会比处理简单查询的较小模型花费更长的时间。 输入长度也很重要：较长的提示或上下文繁重的请求会增加处理时间。 网络延迟（例如，您的应用程序和托管 Bedrock 的 AWS 区域之间的物理距离）可能会增加延迟，尤其是在数据必须经过多个跃点的情况下。 最后，温度设置或令牌限制（例如，max_tokens）等配置选择会直接影响模型生成响应所做的工作量。
为了减少延迟，首先要优化您的模型选择和输入设计。 尽可能选择更小或更专业的模型——例如，如果您的主要任务是摘要，则使用针对摘要优化的模型。 从提示中删除不必要的上下文并设置合理的 max_tokens 值以限制输出长度。 接下来，通过将您的应用程序部署在与 Bedrock 相同的 AWS 区域中并使用高效的 API 调用（在适用的情况下批量请求）来最大限度地减少网络开销。 调整温度（控制随机性）等配置参数以降低值，因为这可以减少模型的处理时间。 例如，0.2 的温度将比 0.8 的值更快地生成更具确定性的输出。 此外，为重复查询实施客户端缓存以避免冗余调用。
特定的技术步骤可以进一步提高性能。 如果您的应用程序可以处理延迟响应，请使用异步 API 调用，允许 Bedrock 优先考虑吞吐量。 通过 Amazon CloudWatch 监控延迟指标以识别瓶颈——例如输入大小的峰值或特定于区域的延迟——并进行相应调整。 例如，如果用户的提示包含一个 1,000 字的文档但只需要一个摘要，则在将其发送到模型之前预处理文本以提取关键句子。 最后，确保您的代码能够有效地处理重试，以避免因请求失败而导致延迟加剧。 例如，在重试 API 调用时实施带有抖动的指数退避，以防止在高峰时段使服务过载。 通过结合这些策略，您可以有效地平衡速度和准确性。