### 如何优化 AIGC 的成本与性能 #### 1. 提升模型推理效率 为了降低 AIGC 的运行成本并提升其性能，可以采用更高效的模型架构或量化技术。例如，通过剪枝、蒸馏等方式压缩大模型规模，在保持较高精度的同时显著减少计算量和内存占用[^2]。 #### 2. 使用按需计费模式 基于云计算环境下的弹性扩展特性，可以选择按照实际需求动态调整资源配置的方式运作 AIGC 应用程序。具体而言，当负载较低时缩减实例数量或者切换至更低规格配置；而在高峰期则增加资源供给以满足业务增长的需求。这种方法能够有效避免固定容量部署带来的闲置浪费现象[^4]。 #### 3. 利用预留实例降低成本 对于长期稳定运行的服务场景来说,购买一定期限内的专用虚拟机(即所谓的"保留实例")往往比持续使用现货市场价格波动更大的临时机器更加经济实惠 。此外还可以考虑混合搭配这两种形式 ,既保障基础服务能力又兼顾突发流量应对能力 . #### 4. 数据处理流程改进 针对输入端的数据预处理阶段实施针对性改造措施也是不可或缺的一环 .比如提前剔除无关特征项从而简化后续运算逻辑 ; 或者合理规划缓存机制以便重复查询情况下快速返回结果而无需每次都重新执行耗时操作等等 [^1]. #### 5. 网络传输层面提速 除了上述几个方面之外 ，还需要重视起网络连接质量这一重要因素的影响作用 —— 特别是在跨地域分布式协作开发环境下尤为明显 。因此建议尽可能缩短源服务器距离最终访问者的物理位置差距 (如CDN加速节点布置 ) 同时也要注意协议版本升级换代所带来的潜在增益效果 . ```python import boto3 def get_cost_explorer_data(): client = boto3.client('ce', region_name='us-east-1') response = client.get_cost_and_usage( TimePeriod={ 'Start': '2023-09-01', 'End': '2023-10-01' }, Granularity='MONTHLY', Metrics=['BlendedCost'], GroupBy=[ { 'Type': 'DIMENSION', 'Key': 'SERVICE' } ] ) return response['ResultsByTime'] ``` 以上代码片段展示了如何利用 AWS Cost Explorer API 获取指定时间段内各服务组件产生的费用明细记录，便于进一步深入挖掘隐藏其中可改善之处的信息线索。 ---
