Amazon Bedrock模型蒸馏技术优化视频语义搜索意图
AWS Machine Learning Blog2026/04/18 03:43机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文展示如何通过模型蒸馏技术，将Amazon Nova Premier的路由能力迁移至Nova Micro，实现视频语义搜索系统的成本与延迟优化。核心亮点包括95%成本降低、50%延迟减少，以及完整的训练部署流程。该方法在保持搜索准确性的同时，显著提升了系统效率，适用于需要多模态处理的企业级视频搜索场景。
正文
本文系统阐述了基于Amazon Bedrock平台的模型蒸馏实践，重点解决视频语义搜索中意图路由的优化难题。通过将Amazon Nova Premier大型教师模型的路由能力迁移至Nova Micro小型学生模型，实现了在保持路由质量的前提下，将推理成本降低95%以上并减少50%延迟。技术实现包含四个核心阶段：首先利用Nova Premier生成10,000个合成标注样本并存储至S3；其次配置训练作业在Bedrock上执行蒸馏训练；随后通过按需推理功能部署定制模型；最后使用Bedrock评估工具进行性能对比测试。完整代码与文档已开源至GitHub，为开发者提供了可复用的多模态搜索优化方案。