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無伺服器 AI 的實作策略
隨著組織從實驗轉移到生產環境，AI 工作負載的成功實作取決於模型和服務的選擇。此外，營運紀律、架構一致性和開發人員支援是成功的關鍵。雖然無伺服器 AI 可消除基礎設施的複雜性，但它增加了在部署、控管、測試和成本管理等領域中明確定義實務的需求。
與傳統的單體系統或批次機器學習 (ML) 管道不同，無伺服器 AI 架構為：
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事件驅動，他們對使用者行為或系統狀態做出反應
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由鬆散耦合的服務組成，例如 AWS Lambda Amazon Bedrock 和 AWS Step Functions
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與自動模型整合，例如基礎模型 (FMs或代理程式
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視持續演變而定，例如何時更新提示、工具和模型
這些屬性需要一組不同的實作策略，以確保大規模的可靠性、信任和成本效益。
本節提供在整個生成式 AI 系統生命週期中適用的規範性最佳實務，包括：
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基礎設施即程式碼 有助於確保雲端基礎設施可重現、安全且版本化。
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提示、代理程式和模型生命週期管理 處理 AI 組態，例如程式碼管理、測試和觀察。
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測試和驗證 擴展測試實務，以包含提示品質、輸出合約和行為涵蓋範圍。
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可觀測性和監控 會擷取 AI 特定的遙測，並將無伺服器可觀測性與大型語言模型 (LLM) 工作流程保持一致。
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安全與管控 實作 AI 驅動、事件驅動系統的護欄、記錄和存取控制。
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無伺服器 AI 的 CI/CD 和自動化 以最少的人力負荷，為提示、客服人員和基礎設施提供一致的更新。
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成本最佳化 策略使模型選擇、執行模式和字符控制與業務目標保持一致。
透過套用這些最佳實務，企業可以超越proof-of-concepts，並轉向可擴展、安全、可解釋且符合成本效益的 AI 原生雲端應用程式。他們可以透過 Amazon Bedrock 提供的無 AWS 伺服器產品和基礎模型，放心地建置應用程式。
