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原文链接：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/understanding-amazon-bedrock-model-lifecycle/
原文作者：AWS Machine Learning Blog
Amazon Bedrock 会定期发布具有更强性能、更高准确性和安全性的新基础模型（FM）版本。了解模型生命周期对于有效规划和管理基于 Amazon Bedrock 构建的 AI 应用至关重要。在迁移应用之前，您可以通过 Amazon Bedrock 控制台或 API 测试这些模型，以评估其性能与兼容性。
本文将指导您如何管理 Amazon Bedrock 中的模型过渡，确保您的 AI 应用在模型迭代时依然能保持正常运行。我们将探讨三种生命周期状态、如何利用新的扩展访问功能规划迁移，以及在不中断服务的情况下过渡到新模型的实战策略。
Amazon Bedrock 模型生命周期概览
Amazon Bedrock 提供的模型可能处于以下三种状态之一：Active（活跃）、Legacy（旧版本）或 End-of-Life（EOL，生命周期结束）。您可以直接在 Amazon Bedrock 控制台或 API 响应中查看当前状态。例如，调用 GetFoundationModel 或 ListFoundationModels 时，响应中的 modelLifecycle 字段将显示模型状态。
状态详情如下：
- ACTIVE：活跃模型会持续获得提供商的维护、更新及错误修复。在此期间，您可以通过
InvokeModel或Converse等 API 使用它们，支持定制化，并可通过 AWS Service Quotas 申请配额提升。 - LEGACY：当模型进入
Legacy状态，Amazon Bedrock 会至少提前 6 个月通知客户，以便进行迁移规划。在此期间，现有客户可继续使用，但新用户可能无法访问。若账户 15 天内未调用该模型，则访问权限可能受限。针对 2026 年 2 月 1 日之后达到 EOL 的模型，新增了公共扩展访问期（Public extended access period）：在进入Legacy状态至少 3 个月后进入该阶段，用户可继续使用至少 3 个月直至 EOL。 - END-OF-LIFE (EOL)：模型达到 EOL 后，除特定 EOL 清单中的情况外，所有 AWS 区域将完全无法访问。API 请求将失败，迁移不会自动发生，企业必须在 EOL 日期前更新应用代码。
迁移策略与最佳实践
在迁移至新模型时，务必提前规划，更新代码并检查服务配额：
规划迁移时间轴
- 评估阶段：盘点当前对旧模型的依赖情况及关键请求模式。
- 研究阶段：调研替代模型的功能差异、API 变更及区域可用性。
- 测试阶段：对比新旧模型性能，调整应用代码或提示词（Prompt）。
- 迁移阶段：采取分阶段部署，并保留回滚机制。
- 运维阶段：持续监测应用性能与用户反馈。
技术迁移步骤
- 更新 API 参考：将模型 ID 指向新版本。
- 申请配额提升：确保新模型拥有足够的调用配额。
- 调整提示词：针对新模型的特性优化 Prompt，可利用 Amazon Bedrock 的提示词优化器。
- 优化 Token 使用：利用 prompt caching 等新技术降低成本与延迟。
结论：Amazon Bedrock 的模型生命周期策略为您提供了清晰的演进管理路径。通过关注 AWS 健康仪表盘的通知，并尽早执行迁移规划，您可以充分利用最新的模型技术，同时确保业务的高可用性。
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