AI 推荐系统云端部署实战：基于亚马逊云科技免费资源的工程实现
免费云计算服务 - 亚马逊云科技免费套餐
亚马逊云科技新用户可以免费使用亚马逊云科技免费套餐（Amazon Free Tier）。注册即可获得 100 美元的服务抵扣金，在探索关键亚马逊云科技服务时可以再额外获得最多 100 美元的服务抵扣金。使用免费计划试用亚马逊云科技服务，最长可达 6 个月，无需支付任何费用，除非您选择付费计划。付费计划允许您扩展运营并获得超过 150 项亚马逊云科技服务的访问权限。
引言
云计算最大的魅力之一，就是能让一个想法从零到上线只需几小时。但对于初创团队和个人开发者来说，第一道门槛往往不是技术，而是成本。
亚马逊云科技长期提供 Free Tier（免费套餐） 来降低上云门槛。2025 年 7 月，亚马逊云科技对该政策做了重大调整：从过去的 12 个月免费试用，变为 最长 6 个月免费＋最高 $200 抵扣金 的新模式，并配套一套任务制奖励机制。
表面上，这是一次“免费周期变短”的调整；但从工程落地角度看，如果合理利用，这 6 个月足以完成一个概念验证（PoC）甚至小规模生产部署。
本文将结合一套假设的生产级部署场景——AI 电商推荐系统，展示如何利用 亚马逊云科技新版免费套餐完成从注册到账户配置、服务部署、成本控制的全链路过程。
亚马逊云科技免费套餐 2025 年 7 月重大变化解析
根据 亚马逊云科技官方说明，新政策包含以下关键变化：
| 项目 | 新版（2025 年 7 月起） | 旧版（7 月 15 日前创建账户） |
|---|---|---|
| 免费周期 | 最长 6 个月 | 最长 12 个月 |
| 初始奖励 | 注册即得 $100 马逊云科技 Credit | 无固定奖励，部分服务首年免费 |
| 额外奖励 | 完成 5 项任务额外得 $100（每项 $20） | 无任务奖励机制 |
| 覆盖服务 | 大部分主流服务，但排除高性能 GPU 等部分服务 | 同上 |
| 到期处理 | 90 天恢复期，之后账户关闭并清空数据 | 无 90 天关停限制 |
| 区域适用 | 全球大部分区域（不含 GovCloud、中国） | 全球大部分区域（不含 GovCloud、中国） |
如何利用 亚马逊云科技 免费额度部署
- 注册账户 → 自动获得 $100 Credit。
- 搭建后端 API：
- 启动一台 EC2 t3.micro（免费额度内）。
- 安装 Python、Django、Gunicorn、Nginx。
- 部署数据库：
- 创建 RDS MySQL（db.t3.micro），用作业务数据存储。
- 集成 AI 推理服务：
- 调用 Amazon Bedrock API 完成推荐结果生成，费用走 Credit。
- 对象存储：
- 使用 S3 存储图片，每月 5GB 免费存储。
- 监控与预算：
- 在 CloudWatch 中配置日志监控。
- 在 Amazon Budgets 设置 80% Credit 消耗预警。
项目背景与目标
在新零售和电商领域，个性化推荐系统已经成为提升用户转化率的核心技术之一。
本案例的目标是搭建一个小规模生产可用的 AI 推荐系统，满足以下需求：
- 后端 API 服务支持实时请求处理。
- 数据库存储用户行为数据与商品信息。
- AI 推理模块根据用户历史行为生成推荐结果。
- 存储和分发商品图片、用户上传文件。
- 提供监控、日志与成本控制能力。
为了节约初期验证成本，我们将系统部署在云端的基础设施上，并优先利用免费资源配额完成整个架构的搭建与运行。
技术架构设计
整体架构围绕可扩展、易维护、低成本三个原则设计：
EC2 t3.micro：部署 Django + Gunicorn + Nginx 的后端 API 服务。
RDS MySQL：存储用户、商品、行为等核心业务数据。
Amazon Bedrock：调用大模型 API（如 Qwen/Titan）生成个性化推荐。
S3：保存商品图片、用户文件，提供静态资源分发。
CloudWatch：收集日志与性能指标，支持告警。
3. 部署流程
Step 1: 创建网络环境（VPC）
- 创建一个 VPC，划分公有子网（放置 EC2）与私有子网（放置 RDS）。
- 配置安全组，限制访问来源，仅开放必要端口（80/443/3306 内网访问）。
Step 2: 部署 API 服务
# SSH 登录 EC2
ssh -i mykey.pem ec2-user@<EC2_PUBLIC_IP># 更新系统
sudo yum update -y# 安装依赖
sudo yum install python3-pip nginx git -y
pip3 install django gunicorn boto3 mysqlclient# 克隆项目代码
git clone https://github.com/example/ai-recommendation.git
cd ai-recommendation# 启动 Django 应用
gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 myproject.wsgi- 使用 Nginx 做反向代理，将 80 端口请求转发至 Gunicorn。
- 配置 HTTPS（Let’s Encrypt）以保障数据传输安全。
Step 3: 配置数据库（RDS MySQL）
- 在 RDS 创建 MySQL 数据库实例（db.t3.micro）。
- 设置数据库用户与权限，确保只允许 API 服务所在的子网访问。
- 初始化数据表结构：
CREATE TABLE users (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100),email VARCHAR(255),created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);CREATE TABLE products (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(255),category VARCHAR(100),price DECIMAL(10,2)
);CREATE TABLE user_behavior (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,user_id BIGINT,product_id BIGINT,action VARCHAR(50),created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);Step 4: 集成 AI 推理模块
Python 调用 Bedrock API 的示例：
import boto3client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')def recommend_products(user_history):prompt = f"根据以下用户历史行为推荐3款商品：{user_history}"response = client.invoke_model(modelId="anthropic.claude-v2",body=f'{{"prompt": "{prompt}", "max_tokens_to_sample": 200}}')return response['body'].read().decode()- 在生产环境中，应增加调用缓存，避免重复推理浪费资源。
Step 5: 配置对象存储（S3）
- 创建存储桶，用于存放商品图片、用户上传文件。
- 开启生命周期规则，定期清理无用文件。
- 通过 CloudFront 分发资源，加速用户访问。
Step 6: 监控与成本控制
- 使用 CloudWatch 收集 API 响应时间、EC2 CPU/Mem 使用率。
- 设置 Amazon Budgets，当预计消耗接近阈值时发送邮件告警。
- 自动化关停策略：利用 Lambda + EventBridge 定时关闭闲置实例。
4. 工程优化与生产注意事项
性能优化
- 使用 Gunicorn 多进程 提高并发处理能力。
- 为高频查询添加 MySQL 索引。
- 缓存热门推荐结果到 Redis，减少模型推理次数。
安全防护
- 启用 IAM 角色，确保各服务最小权限原则。
- 为数据库和存储开启加密。
- 配置 WAF（Web 应用防火墙）防御常见攻击。
成本优化
- 按需启停测试环境实例。
- 静态资源优先放到 S3 + CloudFront，减少 EC2 带宽消耗。
- 合理使用“Always Free”服务配额，降低支出。
5. 总结
本案例展示了一个 AI 电商推荐系统在云端的完整部署流程，包括网络架构设计、后端 API 部署、数据库配置、AI 推理集成、对象存储与监控成本控制等环节。
这种部署方式不仅适用于个性化推荐，还可以扩展到内容生成、智能客服、数据分析等领域。
通过合理利用云端的免费资源配额和基础设施服务，团队可以在不增加前期资金压力的情况下快速验证技术方案，并为后续的规模化部署奠定基础。
以上就是本文的全部内容啦。最后提醒一下各位工友，如果后续不再使用相关服务，别忘了在控制台关闭，避免超出免费额度产生费用～