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Amazon Web Services

Amazon Bedrock、SageMaker AI,以及最廣泛的 GPU 與自研晶片產品線。

最適合: 希望以託管方式取用多種基礎模型、具備完善治理,並可選擇自行訓練與託管模型的企業。

工作流程:EKS 上的應用程式透過 EKS Pod Identity 或 IRSA 取得 IAM 角色,再經由 VPC 端點(PrivateLink)呼叫 Amazon Bedrock;KMS 負責加密,CloudTrail 記錄每一次呼叫。
AWS 上的請求路徑:應用程式取得不含長期金鑰的 IAM 角色,並透過 VPC 端點連線至 Amazon Bedrock,讓模型流量不經過網際網路。護欄會檢查輸入與輸出,KMS 負責加密,CloudTrail 記錄每一次呼叫。

AI 服務

  • Amazon Bedrock:以單一 API 取用來自 Anthropic(Claude)、Meta(Llama)、Mistral、Cohere、Amazon Nova 等的基礎模型,並提供用於 RAG 的 Knowledge Bases、Guardrails、批次推論與模型評估。
  • Bedrock AgentCore:為以任何框架建構的正式環境代理,提供受管執行環境、記憶、閘道、身分與可觀測性。
  • Amazon SageMaker AI:訓練、微調與託管,搭配 SageMaker HyperPod 提供具韌性的大規模訓練叢集。
  • 適用於開發人員與業務使用者的 Amazon Q。

GPU 與加速器

  • EC2 P5(H100)、P5e/P5en(H200)、P6(Blackwell)與 GB200 UltraServers。
  • AWS Trainium 與 Inferentia 執行個體,提供更低成本的訓練與推論。
  • 使用 EKS 搭配 Karpenter 進行 GPU 自動擴縮;容量區塊用於預留 GPU 時間。

代理與身分

  • 以 AgentCore Identity 管理代理憑證及對第三方工具的 OAuth;每個工作負載皆使用 IAM 角色。
  • EKS Pod Identity 或 IRSA,讓容器永遠不必持有長期金鑰。

安全與資料

  • Bedrock 不會使用您的提示詞或輸出內容來訓練基礎模型。
  • PrivateLink(VPC 端點)讓模型流量不經過網際網路;KMS 加密;CloudTrail 記錄每一次呼叫。
  • 內容過濾、禁止主題、PII 遮蔽與事實依據檢查的防護機制。

擴展與最佳化

  • 跨區域推論設定檔可吸收流量尖峰;佈建吞吐量則保證容量。
  • 提示詞快取、批次推論與智慧提示詞路由,降低每次請求的成本。

英國與歐盟區域

倫敦(eu-west-2)與歐盟區域;請依區域確認模型可用性。

注意事項

各模型的配額(每分鐘權杖數與請求數)需在上線前充分提早申請提高。

Workstation 如何協助: 我們設計 Bedrock 架構、評估並提高配額、在 AgentCore 上建置代理程式,並將 AWS 連接至您的地端 GPU。

以 Amazon Bedrock 大規模擴展 AI →雲端上適用於 LLM、代理程式與資料的 CI/CD →保護 LLM 與代理程式 API →AI 代理程式 harness →AI 的身分識別與驗證 →

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