一、广告预算优化痛点：人工与传统小模型均无法适配规模化投放需求

企业开展广告预算分配与ROI优化工作，无需在纯大模型部署和纯传统小模型部署之间做二元取舍，行业最优云上落地模式为大小模型协同的分层架构。依托亚马逊云科技成熟技术体系，可搭建标准化解决方案：借助 Amazon Bedrock 旗舰大模型承接复杂推理、广告冷启动分析与高质量训练数据生成工作；通过 Amazon SageMaker AI 完成大模型知识蒸馏，迭代产出8B量级广告专属小模型；最终依托 SageMaker Inference 或 Amazon EC2 GPU 实例承载高频次线上推理服务。
在2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4的技术分享中，这套“大教师模型＋小学生模型”的协同架构被重点展示，能够同时满足广告预算分配的可解释性、跨项目策略复用能力、线上高吞吐需求，同时有效控制整体推理成本，完美适配商业化广告投放的多元诉求。
广告主日常运营中，需要将单广告活动的每日预算，精细化拆分至各个广告组，结合历史投放数据、转化效果、点击加购行为及市场动态变化，动态调整次日各组预算配比。当单个广告活动下辖数百甚至上千个广告组时，人工逐组调优工作量巨大、效率极低，且核心投放经验高度依赖人员，人员流动会直接导致策略断层、经验无法沉淀复用。
传统机器学习小模型虽具备训练速度快的优势，但面对数据稀疏、新广告组、新渠道冷启动场景时，极易出现过拟合问题，泛化能力薄弱。同时不同广告项目需要独立训练、独立运维，模型迭代成本高，且输出结果仅为单一预算数值，无法提供决策依据，运营人员难以理解预算调整逻辑。
大模型可整合多维投放因素，输出精准预算分配方案与完整决策依据，将零散的人工经验固化为可复用的标准化策略，解决传统模型不可解释、冷启动能力弱的痛点。但全量线上请求均调用大模型，会产生极高的推理延迟与调用成本，无法适配广告高频迭代的业务特性。因此，商业化生产必须采用大小模型分层部署架构，各司其职、协同作业。

二、大模型核心定位：基于Amazon Bedrock完成复杂推理与蒸馏数据生产

在广告ROI优化的分层架构中，大模型无需承接高频线上投放请求，核心定位为高精度“教师模型”，专注完成低频、高价值的复杂推理与训练数据生成。企业可依托 Amazon Bedrock 调用高性能大模型，导入历史广告投放数据、点击率、转化率、转化数据、预算波动记录及多维度时间窗口特征，完成全链条智能分析与决策输出：
广告组表现分析；
次日趋势判断；
广告组优先级分层；
预算调整建议；
预算增加或减少的解释；
冷启动广告组判断。
大模型输出内容不仅包含精准的预算分配结果，还附带完整的推理逻辑与决策依据，打通算法团队与广告运营团队的沟通壁垒，让预算调整有据可依，彻底告别无依据的数值输出。该方案尤其适配数据稀疏、新广告组密集、需要跨广告活动复用决策逻辑的投放场景，能够快速沉淀通用投放策略。

三、纯大模型线上部署的核心弊端：高成本、高延迟无法适配高频投放

依托思维链推理的大模型，虽具备极强的可解释性与复杂决策能力，但输入文本维度多、推理链路长，会导致推理耗时久、算力开销大。而广告预算分配属于周期性、高频率的常态化任务，企业每日需要为海量广告活动与广告组生成预算调整方案，若全部请求均调用大模型，整体算力成本会随广告业务规模扩张呈指数级增长，无法适配商业化规模化运营需求。
基于此，行业通用最优分工模式为：
大模型低频生成高质量训练样本；
小模型高频执行线上预算分配。
该分工模式下，大模型充当积累优质策略、输出专业逻辑的“策略教师”，专注攻克复杂决策、冷启动分析、数据生成难题；轻量化小模型作为高效执行的“线上投放员”，批量承接高频投放任务，兼顾业务效果与运营成本。

四、小模型能力迁移：依托SageMaker AI完成模型蒸馏与SFT微调

企业可构建完整的知识蒸馏闭环链路，将大模型的优质能力迁移至轻量化小模型：整合大模型输出的推理逻辑、预算优化方案与次日真实投放数据，形成高质量训练数据集，再通过 Amazon SageMaker AI 对学生小模型开展监督微调（SFT），快速赋予小模型专业的广告预算分配能力。
完整标准化落地流程如下：
历史广告数据和真实预算进入数据处理环节；
完成数据清洗、特征工程和特征筛选；
通过 Amazon Bedrock 调用教师大模型生成推理数据；
将推理过程与真实结果组成蒸馏样本；
使用 SageMaker AI 训练广告预算分配专用小模型；
将模型部署为线上推理服务。
大量落地实践验证，8B参数学生模型能够实现效果、速度、成本的最优平衡。32B参数模型相较于8B模型，准确率与召回率提升幅度极小，但推理算力资源开销大幅增加，性价比偏低，不适合直接用于线上常态化推理服务。

五、8B小模型线上适配优势：精准高效、可复用、适配ROI规模化优化

经过针对性蒸馏与微调后的8B小模型，彻底摆脱通用模型的能力局限，形成专属的广告预算分配与ROI优化垂直能力，适配商业化投放的全场景需求。实测数据显示，未经微调的通用模型存在输出格式混乱、预算预测精度不足等问题，经过蒸馏微调后，模型结果解析率可达100%，预算预测准确率约81%。
跨项目泛化测试中，全新未训练项目的内容召回率可达71%，补充对应项目专属数据微调后，召回率可提升至95%。足以证明，蒸馏后的8B小模型具备优秀的跨项目复用能力与新场景冷启动能力，无需为每个广告项目独立训练、运维模型，大幅降低模型迭代与运维成本。
需特别说明，本文展示的测试数据来源于特定客户场景与专属数据集，仅用于架构可行性验证与效果参考，不代表所有企业落地后的固定效果与性能承诺。

六、线上推理部署选型：SageMaker Inference与Amazon EC2 GPU差异化适配

企业可根据自身技术团队配置、运维能力与业务架构，灵活选择线上部署方案，两类方案无绝对优劣，核心适配企业不同的自研与运维诉求。
希望减少部署和端点运维
优先选择 SageMaker Inference。该服务专为AI模型托管设计，可一站式承载蒸馏后的广告专用小模型，自动完成模型端点弹性扩缩容、运行监控、版本迭代与灰度更新，让企业无需关注底层算力运维，聚焦模型效果优化与广告业务逻辑打磨。
已有自建推理框架和基础设施团队
优先选择 Amazon EC2 GPU 实例。企业可自主配置 vLLM 推理引擎、模型容器、批量处理规则与推理优化策略，深度掌控算力实例、运行环境与资源利用率，适配深度定制化部署需求。
已形成 Kubernetes 平台
可进一步搭配 Amazon EKS＋GPU 节点，统一管控多区域、多渠道、多业务线的广告模型推理服务，实现算力资源集约化调度。

七、吞吐与成本优化体系：三层架构全方位降本增效

完成模型蒸馏、能力迁移后，可通过推理框架与资源层优化，进一步提升线上吞吐、降低单位推理成本，构建模型、运行时、资源三层优化体系。落地实践中，依托 vLLM 引擎与动态批处理技术，在 Amazon EC2 GPU 实例上可实现1.6倍推理速度提升、7.8倍整体吞吐量提升。
同时，引入推测解码优化策略，实测8B模型推理速度可提升34%，32B模型速度可提升31%，且全程保障 JSON 解析率、预算分配准确率、NDCG等核心指标稳定无损耗。
完整的广告预算成本优化三层体系为：
模型层：从高能力大模型蒸馏到约8B小模型；
运行时层：采用vLLM、动态批处理和推测解码；
资源层：根据并发量选择SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU实例。

八、数据体系搭建：高质量数据闭环保障模型持续迭代

广告预算模型的优化效果高度依赖数据质量，精准、全面的投放数据是模型迭代、ROI提升的核心基础。企业需优先采集每日真实预算额度、实际投放消耗、广告组表现等核心数据，若仅采用历史平均消耗数据模拟训练，会导致模型特征失真、预测精度下降，无法适配真实投放场景。
适配广告模型迭代的完整数据体系需涵盖：
campaign和AD group层级信息；
每日真实预算和实际花费；
曝光、点击、CTR和CVR；
加购与转化结果；
过去数日或数十日的滑动窗口特征；
零转化比例和广告组稳定性；
模型预算建议与后续真实表现。
企业可依托 Amazon S3 集中存储历史广告原始数据、模型蒸馏训练样本、模型迭代工件与投放反馈数据，将最新的真实投放效果持续回灌训练链路，形成数据采集、模型训练、线上推理、效果反馈的闭环迭代体系，持续优化模型预算分配精度与ROI转化效果。

九、全链路落地架构：广告预算与ROI优化标准化云上方案

适配企业规模化广告投放、ROI精细化优化的完整云上架构组合为：
Amazon S3负责历史广告数据、训练样本和反馈数据；
Amazon Bedrock中的大模型负责复杂推理和蒸馏数据生成；
SageMaker AI负责约8B学生模型的SFT微调；
SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU负责线上部署；
vLLM、动态批处理和推测解码负责吞吐优化；
投放结果重新进入数据链路，形成持续迭代闭环。
该架构实现大小模型精准分工：大模型聚焦复杂决策、可解释性优化与冷启动难题，解决传统模型的能力短板；小模型主打高速度、低成本、高并发线上推理，解决大模型落地成本过高的问题。亚马逊云科技全栈产品能力，实现两类模型无缝联动，形成可长期迭代、稳定可用的商业化广告生产链路。

十、结论：大模型攻坚决策，小模型高效落地，实现ROI最优平衡

广告预算分配与ROI优化的落地核心，并非一味选用超大参数模型，而是依托分层协同架构实现效果与成本的平衡。标准化云上落地逻辑清晰、可复制性强：
通过Amazon Bedrock调用高能力大模型，生成可解释的预算策略和蒸馏数据；
通过SageMaker AI训练约8B广告专用学生模型；
通过SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU部署线上服务；
通过vLLM、动态批处理和推测解码提高吞吐、降低单位推理成本；
通过Amazon S3沉淀投放反馈，持续更新模型。
这套“大模型教师赋能＋小模型高效执行”的云上架构，彻底平衡了预算分配精度、运营可解释性、新场景冷启动能力与线上推理成本，为企业广告ROI精细化运营提供可规模化、可迭代的标准化技术底座。

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