1. 提高实例大小

扩大 Amazon Textract 的实例大小可能会加快处理速度。虽然这会增加成本，但可能是为了更快地完成处理所必需的。

2. 配置 CloudWatch

使用 CloudWatch 监视 Textract 的吞吐量和处理时间可以帮助您定位问题并调整相应的设置。您可能会发现，例如，您的 SQS 队列被拥堵了。

3. 调整 Textract 的最大并发数

您可以通过 API 控制 Textract 的最大并发数。这可以帮助您加快处理速度并更好地利用 Amazon Textract 的处理能力。

以下是 Python 的示例代码：

import boto3

textract = boto3.client('textract')

# 设置最大并发数
textract.set_endpoint('textract.us-east-1.amazonaws.com')
textract.update_configuration(
    # 最大并发数
    MaxConcurrentDocumentTextDetectionJobs=1000,
)

# 调用 Textract
response = textract.start_document_text_detection(
    DocumentLocation={
        'S3Object': {
            'Bucket': 'mybucket',
            'Name': 'mydocument.pdf',
        }
    },
    NotificationChannel={
        'RoleArn': 'arn:aws:iam::123456789012:role/myrole',
        'SNSTopicArn': 'arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:mytopic',
    },
)

# 打印响应
print(response)

这个示例代码将最大并发数设置为 1000。您可能需要调整此设置以达到最佳效果。