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使用Amazon Bedrock

2025年9月16日 16:40 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了AWS生成AI创新中心和Quora如何合作建立一个统一的包装器API框架，该框架大大加速了在Quora的Poe系统上的Amazon Bedrock FMS的部署。我们详细介绍了POE与基于亚马逊底座REST基于的API的事件驱动的ServerEntevents协议桥接的技术架构，该协议演示了基于模板的配置系统如何将部署时间从天数减少到15分钟，并共享用于协议翻译，错误处理和多模式功能的实现模式。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织通过通过生成AI Gateway Architectures快速部署和集成新的生成AI模型来获得竞争优势。这种统一的界面方法简化了对多个基础模型（FMS）的访问，解决了一个关键挑战：专业AI模型的扩散，每个模型都具有独特的功能，API规格和操作要求。明智的举动不是为每个模型构建和维护每个模型的单独集成点，而是建立一个抽象层，该层将这些差异归一化，在单个一致的API背后进行。AWS生成的AI Innovation Center和Quora最近在创新解决方案上合作解决了这一挑战。他们共同开发了一个统一的包装API框架，该框架简化了Quora Poe系统上Amazon Bedrock FMS的部署。 This architecture delivers a “build once, deploy multiple models” capability that significantly reduces deployment time and engineering effort, with real protocol bridging code visible throughout the codebase.For technology leaders and developers working on AI multi-model deployment at scale, this framework demonstrates how thoughtful abstraction and protocol translation can accelerate innovation cycles while maintaining operational control.In this post, we explore how the AWS Generative AI Innovation Center和Quora合作建立了一个统一的包装API框架，该框架大大加速了在Quora的POE系统上的Amazon Bedrock FMS的部署。我们详细介绍了POE与基于亚马逊底座REST基于的API的事件驱动的ServerEntevents协议桥接的技术架构，该协议演示了基于模板的配置系统如何将部署时间从天数减少到15分钟，并共享用于协议翻译，错误处理和多模式功能的实现模式。我们展示了这种“一次构建，部署多种模型”方法如何帮助POE在文本，图像和视频
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