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无服务器 AI 的实施策略
随着组织从实验转向生产，人工智能工作负载的成功实施取决于模型和服务的选择。此外，运营纪律、架构一致性和开发人员支持是成功的关键。尽管无服务器 AI 抽象了基础设施的复杂性，但它增加了在部署、治理、测试和成本管理等领域对明确定义的实践的需求。
与传统的单片系统或批量机器学习 (ML) 管道不同，无服务器 AI 架构是：
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事件驱动，因为它们会对用户行为或系统状态做出反应
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由松散耦合的服务组成 AWS Lambda，例如 Amazon Bedrock 和 AWS Step Functions
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与自主模型集成，例如基础模型 (FMs) 或代理
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视不断演变而定，例如当提示、工具和模型更新时
这些属性需要一套不同的实施策略，以确保大规模的可靠性、信任度和成本效益。
本节提供了适用于整个生成式 AI 系统生命周期的规范性最佳实践，包括：
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基础设施即代码有助于确保云基础架构可复制、安全且版本化。
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提示、代理和模型生命周期管理将 AI 配置当作代码一样对待 — 受管控、经过测试和可观察。
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测试和验证将测试实践扩展到包括即时质量、产出合同和行为覆盖范围。
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可观测性和监控捕获特定于 AI 的遥测数据，并将无服务器可观察性与大型语言模型 (LLM) 工作流程保持一致。
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安全和治理为 AI 驱动的事件驱动系统实施护栏、日志记录和访问控制。
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无服务器 AI 的 CI/CD 和自动化以最少的人力开销为提示、代理和基础架构提供一致的更新。
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成本优化策略使模型选择、执行模式和代币控制与业务目标保持一致。
通过应用这些最佳实践，企业可以超越 proof-of-concepts并转向可扩展、安全、可解释且具有成本效益的人工智能原生云应用程序。他们可以通过 Amazon Bedro AWS ck 提供的无服务器产品和基础模型自信地构建应用程序。
