如果您在等待来自 Bedrock 模型的响应时收到超时错误，第一步是诊断原因。 当服务器处理请求的时间过长，客户端停止等待响应时，通常会发生超时错误。 这可能源于过于严格的超时设置、模型推理速度慢、网络延迟或资源限制。 首先检查您的客户端配置。 例如，如果您使用 AWS SDK 或自定义 HTTP 客户端，请检查为请求设置的超时值。 如果默认超时时间太短（例如 5 秒），请将其增加到与模型的预期处理时间相符的值。 Bedrock 模型的速度各不相同，因此请测试不同的持续时间（如 20 或 30 秒）以找到可靠的阈值。 记录发生错误时的请求持续时间有助于识别模式。
接下来，优化您的输入和模型参数。 大型输入有效负载或复杂的提示可能会减慢推理速度。 例如，如果您要发送一个包含 10,000 个 token 的文档进行摘要，请考虑将其分成更小的块或简化查询。 此外，检查模型的配置设置。 一些 Bedrock 模型允许调整参数，例如 max_tokens 或 temperature，这会影响响应长度和处理时间。 减少 max_tokens 以生成更短的输出或使用较低的 temperature 以获得更具确定性的结果可能会加快推理速度。 如果模型支持异步请求，请使用该模式以避免在等待响应时阻止您的应用程序。 例如，AWS Bedrock 的异步 API 允许您稍后轮询结果，从而降低客户端超时的风险。
最后，解决潜在的基础设施或服务方面的问题。 您的应用程序和 Bedrock 服务器之间的网络延迟可能会导致超时。 使用诸如 traceroute 或 AWS CloudWatch 指标之类的工具来测试连接性，以识别瓶颈。 如果您在云环境中运行，请确保您的实例具有足够的带宽并且与 Bedrock 端点位于同一区域。 检查 Bedrock 的服务运行状况仪表板是否存在中断或限制。 如果问题仍然存在，请在您的代码中实现带有指数退避的重试。 例如，在 Python 中使用诸如 retrying 之类的库来重试失败的请求，并在尝试之间增加延迟。 这种方法可以处理瞬时错误，而不会使服务不堪重负。 如果所有方法均失败，请联系 AWS 支持，并提供请求 ID 和错误日志等详细信息，以调查服务方面的问题。