为什么你的 Bedrock 任务运行缓慢以及如何修复它 Bedrock 上的模型调用或微调任务可能比预期花费的时间长，这可能是由于资源分配、配置选择或数据复杂性等因素造成的。 例如，微调大型模型（例如，GPT-3 规模的架构）需要大量的计算能力，如果你的任务没有被优先处理或缺乏足够的 GPU/CPU 资源，延迟是很常见的。 同样，使用大型输入有效负载（例如，每个请求处理 10,000 个 tokens）调用模型会给内存和计算能力带来压力，导致响应速度变慢。 基础设施瓶颈，例如你的环境和 AWS 区域之间的网络延迟，也可能导致速度变慢。
故障排除步骤 首先查看 Bedrock 的日志和 CloudWatch 指标以识别瓶颈。 检查是否存在 ResourceLimitExceeded 或 ModelTimeout 等错误，这些错误表示硬件限制。 对于微调，请验证你的超参数：较高的批处理大小可能会使内存过载，而较低的学习率可能会不必要地延长训练时间。 使用 AWS CLI 命令（如 aws bedrock list-model-invocations）来监视作业状态，并确认你的实例类型（例如，ml.g5.12xlarge）是否符合模型的要求。 如果调用模型，请测试较小的有效负载或更简单的提示，以隔离性能问题。 例如，如果使用 5,000 个 tokens 的摘要任务需要 2 分钟，请尝试将其拆分为 1,000 个 tokens 的块，以查看延迟是否有所改善。
优化速度 要加快作业速度，请优化资源分配和工作流程设计。 对于微调，请使用多个 GPU 进行分布式训练（例如，SageMaker 的分布式数据并行）或切换到更强大的实例类型。 通过删除低质量数据或使用混合精度训练来减少训练时间。 对于模型调用，请启用批处理（如果支持）以并行处理多个请求。 如果你的工作负载允许，请使用异步 API 调用将调用与应用程序的主线程分离。 例如，一次发送一批 10 个文本生成请求，而不是按顺序发送。 最后，确保你的数据管道是高效的——在本地预处理输入以最大程度地减少传输时间，并缓存常用数据集或模型输出以避免冗余计算。 如果 AWS 服务配额（例如，并发推理作业）限制了吞吐量，请通过 AWS 支持控制台请求增加配额。