English(EN) The Real Post-Mortem: Serving Open LLMs on AWS (SageMaker vLLM vs. Bedrock Custom Models)

AWS 大语言模型部署：SageMaker vLLM 对比 Bedrock 开源模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-06 07:52

在 AWS 上部署开源大语言模型（LLMs）涉及的复杂性超出了初始设置，尤其是在基础设施所有权和性能扩展方面。本文对比了两种 AWS 方法：一种是使用 vLLM 的 Amazon SageMaker，以获得对服务层的更大控制权；另一种是使用 Amazon Bedrock，以获得更受管理的体验。使用 vLLM 的 SageMaker 方法提供了对计算、推理引擎和配置的细粒度控制，适用于模型和推理性能至关重要的应用程序。然而，这种控制需要管理 GPU 利用率、内存、批处理和扩展等方面的因素，这些因素可能难以排查。 AI

影响为管理云平台上大语言模型基础设施的成本和性能提供了指导。

排序理由本文讨论了部署现有大语言模型的实际实现细节和云服务比较，而不是关于新模型发布或研究突破。

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AWS 大语言模型部署：SageMaker vLLM 对比 Bedrock 开源模型

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Rahul R · 2026-10-06 07:52

深度剖析：在 AWS 上部署开源大模型（SageMaker vLLM 对比 Bedrock 自定义模型）

<p>Running an open-source LLM on AWS sounds straightforward at first. Pick a model, deploy it, send requests, and you're done. But once you start thinking about production, things become more complicated. Where should the model run? Who manages the GPUs? How much control do you a…

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深度剖析：在 AWS 上部署开源大模型（SageMaker vLLM 对比 Bedrock 自定义模型）

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