Featured image for aws predstavlyaet servernoe reshenie dlya paketnoj obrabotki cherez amazon bedrock

AWS представляет серверное решение для пакетной обработки через Amazon Bedrock

По сообщению AWS, компания разработала новое решение для оркестрации пакетных заданий в Amazon Bedrock с использованием AWS Step Functions. Это особенно актуально для организаций, которые масштабируют рабочие нагрузки с использованием фундаментальных моделей.

Архитектура решения

Решение предлагает трехэтапный рабочий процесс:

  • Предобработка входных данных (форматирование промптов)
  • Параллельное выполнение пакетного инференса
  • Постобработка результатов моделей
Диаграмма автоматизированного workflow с этапами предобработки, выполнения пакетного вывода и постобработки

Ключевое преимущество — 50% экономия по сравнению с обработкой по требованию, что делает решение идеальным для обработки больших объемов данных, не требующих немедленного ответа.

Технические особенности

Архитектура построена на полностью серверных компонентах AWS:

Диаграмма архитектуры серверных компонентов для оркестрации пакетной обработки Amazon Bedrock
  • Входные данные должны быть в формате JSONL и храниться в Amazon S3
  • Оркестрация через AWS Step Functions с отслеживанием состояния в DynamoDB
  • Конфигурируемые Lambda-функции для постобработки результатов

Важно отметить квоты: от 1000 до 50000 записей на пакетное задание, с возможностью увеличения через Service Quotas.

Решение выглядит технически грамотным, но типично «амазоновским» — привязывает к экосистеме AWS, хотя решает реальную проблему масштабирования пакетного инференса. Интересно, как они обходят лимиты параллельных заданий через состояния отображения в Step Functions — это умный ход для максимизации пропускной способности в условиях региональных квот Bedrock.

Практическая реализация

Для развертывания требуется:

  1. Установить node и npm
  2. Установить AWS CDK:
    npm install -g aws-cdk
  3. Клонировать репозиторий:
    git clone https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-samples

Решение использует набор данных SimpleCoT с 2.2 миллионами записей для демонстрации работы с цепочками рассуждений.

Похожие записи