Amazon Bedrock跨區推動加拿大生成式AI革新！

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加速加拿大生成式人工智能創新：Amazon Bedrock 跨區域推理服務

生成式人工智能（Generative AI）為加拿大機構帶來前所未有的機遇，助力它們轉型營運模式及提升客戶體驗。現時，加拿大用戶可以透過Amazon Bedrock的跨區域推理（Cross-Region Inference，簡稱CRIS）服務，接入包括Anthropic最新的Claude Sonnet 4.5及Claude Haiku 4.5等先進基礎模型，推動AI計劃加速發展。

本文將深入探討加拿大機構如何利用加拿大（Central）區域的跨區域推理設定，來使用最新基礎模型，並展示如何快速上手這些新功能、遷移舊有模型，以及配合配額管理的最佳實踐。

加拿大跨區域推理：通往全球AI創新的橋樑

為了幫助客戶擴展生成式AI應用的規模，Amazon Bedrock推出了跨區域推理（CRIS）設定，讓機構能夠無縫地在多個AWS區域分散推理負載。這不僅提升了吞吐量，還確保生成式AI應用在高負載時依然反應迅速和穩定。

Amazon Bedrock提供兩種跨區域推理設定：

1. 地區性CRIS：Amazon Bedrock會自動選擇該地理範圍內的最佳商業區域來處理推理請求。
2. 全球CRIS：全球CRIS進一步擴展跨區域推理，支持將請求路由至全球受支持的商業區域，優化資源利用並提升模型吞吐量。

跨區域推理透過安全的AWS網絡進行，資料在傳輸及靜態存儲均採用端到端加密。當用戶從加拿大（Central）區域發出推理請求時，CRIS會智能地將請求路由至設定的目標區域（如美國或全球其他區域）。值得注意的是，推理運算雖在其他區域暫時進行，但所有靜態資料（包括日誌、知識庫及配置）均保留在加拿大（Central）區域，確保資料主權不受影響。推理請求經由AWS全球網絡傳送，避免經過公共互聯網，回應亦以加密形式返回加拿大用戶端。

加拿大跨區域推理設定詳情

透過CRIS，加拿大機構可更早使用包括Claude Sonnet 4.5在內的先進模型，享受其增強的推理能力。CRIS亦提供跨多區域的運算資源，於高峰期（如報稅季、黑色星期五及假日購物季）提升系統吞吐，支援自動彈性擴展及更強韌的資源調配。

加拿大客戶可根據需求選擇以下兩種推理設定：

加拿大啟用CRIS的步驟

1. 設定AWS身份與存取管理（IAM）權限
確保IAM角色或用戶具備調用Amazon Bedrock模型和跨區域推理設定的權限。以下為美國跨區域推理的範例策略：

“`json
{
“Version”: “2012-10-17”,
“Statement”: [
{
“Effect”: “Allow”,
“Action”: [“bedrock:InvokeModel*”],
“Resource”: [“arn:aws:bedrock:ca-central-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0”]
},
{
“Effect”: “Allow”,
“Action”: [“bedrock:InvokeModel*”],
“Resource”: [“arn:aws:bedrock:*::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0”],
“Condition”: {
“StringLike”: {
“bedrock:InferenceProfileArn”: “arn:aws:bedrock:ca-central-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0”
}
}
}
]
}
“`

2. 使用跨區域推理設定
應用程序需配置相應的推理設定ID，前綴標示路由範圍：

3. 範例程式碼
以下示範如何使用Amazon Bedrock的Converse API，從加拿大使用美國CRIS設定：

“`python
import boto3

# 初始化Bedrock Runtime客戶端
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name=”bedrock-runtime”,
region_name=”ca-central-1″
)

# 指定推理設定ID
inference_profile_id = “us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0”

# 準備對話請求
response = bedrock_runtime.converse(
modelId=inference_profile_id,
messages=[{
“role”: “user”,
“content”: [{“text”: “What are the benefits of using Amazon Bedrock for Canadian organizations?”}]
}],
inferenceConfig={
“maxTokens”: 512,
“temperature”: 0.7
}
)

print(f”Response: {response[‘output’][‘message’][‘content’][0][‘text’]}”)
“`

加拿大工作負載的配額管理

CRIS在加拿大的配額管理以源區域（ca-central-1）為準，意味著所有來自加拿大的推理請求配額均在此區域統一計算與管理。

配額計算時需注意「令牌消耗率」（burndown rate），此為輸入及輸出令牌如何轉換為配額使用的比率。部分模型如Anthropic Claude Opus 4、Claude Sonnet 4.5及其版本，輸出令牌消耗為5倍（即1個輸出令牌消耗5個配額令牌）。其他模型則為1:1比例。輸入令牌始終為1:1。計算公式為：

輸入令牌數 + 緩存寫入輸入令牌 + （輸出令牌數 × 消耗率）

申請配額提升可於加拿大（Central）區域的AWS服務配額控制台中進行，根據預期使用量提交申請。

從舊版Claude模型遷移至Claude 4.5

目前使用舊版Claude模型的機構應計劃升級至Claude 4.5，以利用最新模型的增強功能。遷移策略包括：

1. 量度現有模型性能基準
2. 以代表性工作負載測試Claude 4.5並優化提示詞
3. 實施漸進式流量切換
4. 持續監控並調整配額

選擇美國或全球推理設定的考量

加拿大機構可根據需求選擇美國或全球CRIS設定。若已有美國數據處理協議、追求高吞吐量及韌性，或用於開發測試環境，建議選用美國跨區域推理。

結語

Amazon Bedrock的跨區域推理功能為加拿大機構提供了既符合數據治理要求，又能快速接入全球先進AI模型的解決方案。透過將推理運算與數據存儲分離，CRIS實現了合規與創新的平衡，並能在業務高峰自動擴展，確保服務穩定可靠。加拿大用戶只需設定IAM權限，選擇合適的推理設定，即可享受與全球組織同樣先進的AI能力。

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編者評論與深入思考

Amazon Bedrock的跨區域推理功能，無疑為加拿大這類對數據主權和合規性要求嚴格的市場，帶來了極大便利。它巧妙地將推理計算和數據存儲分離，既利用了全球算力優勢，也保障了資料不出境，這對金融、醫療及政府等行業尤為重要。

不過，這種跨區域服務模式同時也帶來挑戰，例如如何確保跨區域通信的延遲不影響使用體驗？以及在面對不同地區嚴格的數據法規時，企業如何靈活調整配置？Amazon Bedrock 提供的多種配置選項和細緻的配額管理，顯示了其在平衡性能和合規方面的用心。

此外，對於加拿大本地的中小企業而言，這種服務降低了接觸先進AI模型的門檻，無需自行搭建龐大基礎設施即可享用高端AI能力，促進了產業創新和競爭力提升。

總括而言，Amazon的這一策略不僅推動了生成式AI技術的普及，也為全球數據治理提供了可借鑑的範例。未來隨著更多基礎模型和服務加入，跨區域推理將成為企業AI部署的重要標準配置。香港及亞太區的企業亦應密切關注類似發展，及早佈局，搶佔AI創新浪潮的先機。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。