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使用多提供商生成 AI 网关参考架构简化 AI 操作

2025年11月21日 20:34 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了多提供商生成式 AI 网关参考架构，该架构为将 LiteLLM 部署到 AWS 环境中提供了指导，以简化跨多个模型提供商的生产生成式 AI 工作负载的管理和治理。该集中式网关解决方案通过提供支持 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI 和外部提供商的统一界面，同时保持全面的安全、监控和控制功能，解决了常见的企业挑战，包括提供商碎片化、去中心化治理、运营复杂性和成本管理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
随着组织越来越多地在其应用程序中采用 AI 功能，对 AI 模型访问的集中管理、安全性和成本控制的需求是扩展 AI 解决方案的必要步骤。 AWS 上的生成式 AI 网关指南通过为支持多个 AI 提供商的统一网关提供指导，同时提供全面的治理和监控功能来解决这些挑战。生成式 AI 网关是一个参考架构，适合希望以自托管方式实施端到端生成式 AI 解决方案的企业，该解决方案具有多个模型、数据丰富的响应和代理功能。本指南结合了 Amazon Bedrock 的广泛模型访问、Amazon SageMaker AI 的统一开发人员体验以及 LiteLLM 的强大管理功能，同时支持客户以更安全可靠的方式访问外部模型提供商的模型。LiteLLM 是一个开源项目，可解决部署生成式 AI 工作负载的客户面临的常见挑战。 LiteLLM 简化了多提供商模型访问，同时标准化了生产运营要求，包括成本跟踪、可观察性、及时管理等。在这篇文章中，我们将介绍多提供商生成式 AI 网关参考架构如何为将 LiteLLM 部署到 AWS 环境中以进行生产生成式 AI 工作负载管理和治理提供指导。 挑战：管理多提供商 AI 基础设施使用生成式 AI 进行构建的组织在扩展其 AI 计划时面临着几个复杂的挑战：提供商碎片化：团队通常需要访问来自不同提供商（Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI、OpenAI、Anthropic 等）的不同 AI 模型，每个提供商都具有不同的 API、身份验证去中心化治理模型：如果没有统一的接入点，组织将难以实施一致的安全策略、使用情况监控和成本控制
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