إصلاح خطأ معرف النموذج غير الصالح في AWS Bedrock Runtime مع Python Boto3

معالجة مشكلات معرف النموذج في AWS Bedrock Runtime

عند استخدام AWS Bedrock Runtime مع boto3 في Python، قد يواجه المطورون أحيانًا أخطاء تتعلق بمعرفات النماذج. أحد هذه الأخطاء هو ValidationException، وهو ما يسلط الضوء بشكل خاص على مشكلة تتعلق بمعرف النموذج المقدم. يمكن أن تكون هذه المشكلة محبطة، خاصة عند العمل مع نماذج لغوية كبيرة للاستدلال.

تستكشف هذه المقالة الأسباب الشائعة لخطأ "معرف النموذج غير صالح" وتوفر حلاً لمساعدتك في حلها. سنقوم بتفصيل المناطق المحتملة للتكوين الخاطئ وإرشادك خلال خطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

يعد التأكد من صحة معرف النموذج أمرًا ضروريًا للتفاعل السلس مع Bedrock Runtime. يمكن أن تؤدي الأخطاء المطبعية أو النماذج غير المدعومة أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) غير الصحيحة إلى خطأ في معرف النموذج غير صالح، مما قد يؤدي إلى تأخير التطوير.

من خلال التحقق من معلمات محددة مثل المنطقة ومعرف النموذج وبيانات اعتماد AWS، ستتمكن من تحديد المشكلة وتصحيحها. سيساعدك هذا الدليل على فهم كيفية تكوين AWS Bedrock Runtime واستكشاف أخطائه وإصلاحها بشكل أفضل لتجنب أخطاء التحقق من الصحة هذه.

فهم الحل لمعرف النموذج غير الصالح في AWS Bedrock

يهدف البرنامج النصي المقدم إلى حل المشكلة الشائعة المتمثلة في تلقي ملف ValidationException بسبب معرف نموذج غير صالح عند استخدام AWS Bedrock Runtime مع Boto3 في Python. الفكرة الأساسية هي التحقق من صحة معرف النموذج قبل إرسال طلب إلى خدمة AWS Bedrock. من خلال تنفيذ وظيفة مخصصة تسمى validate_model_id، يتحقق البرنامج النصي من وجود معرف النموذج في قائمة محددة مسبقًا من النماذج الصالحة. إذا لم يكن معرف النموذج موجودًا في هذه القائمة، فسيتم رفع ملف خطأ القيمة، مما يمنع إرسال طلب غير صالح. وهذا يضمن أن الكود يتعامل مع معرفات النماذج غير الصحيحة بشكل فعال.

جانب آخر مهم من البرنامج النصي هو معالجة الأخطاء المنظمة باستخدام حاول...إلا حاجز. تلتقط هذه الكتلة نوعين من الأخطاء: ValueError الذي يتم طرحه بواسطة وظيفة التحقق من الصحة، وClientError في حالة فشل تفاعل AWS API. من خلال اكتشاف هذه الأخطاء، يقوم البرنامج النصي بتسجيل الرسائل المناسبة لمساعدة المطور على فهم ما إذا كانت المشكلة تكمن في معرف النموذج أو طلب AWS API. يضمن هذا المستوى من معالجة الأخطاء أن التعليمات البرمجية قوية ويمنع حدوث أعطال غير متوقعة أثناء وقت التشغيل.

في البرنامج النصي الثاني، تضمن اختبارات الوحدة المقدمة أن منطق التحقق من الصحة يعمل بشكل صحيح. استخدام بايثون com.unittest يسمح الإطار بإجراء اختبار منظم لكل من التحقق من صحة معرف النموذج ومحاكاة استدعاء واجهة برمجة التطبيقات. ال رقعة أمر من Unittest.mock تستبدل المكتبة استدعاء واجهة برمجة التطبيقات الفعلي بكائن وهمي، مما يتيح تشغيل الاختبارات دون الاعتماد على خدمات AWS الحقيقية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لعزل وظيفة التعليمات البرمجية والتحقق من أن المنطق يتصرف كما هو متوقع في ظل سيناريوهات مختلفة، مثل معرفات النماذج الصالحة وغير الصالحة.

علاوة على ذلك، تستخدم الاختبارات assurerRaises للتحقق مما إذا كان يتم تشغيل الاستثناءات المناسبة عند توفير معرف نموذج غير صالح. يضمن الجمع بين اختبارات الوحدة والكائنات الوهمية التحقق من صحة كل جزء من البرنامج النصي. يعد أسلوب الاختبار هذا مفيدًا بشكل خاص لتجنب الأخطاء في بيئات الإنتاج، حيث قد يؤدي التفاعل المباشر مع AWS إلى تكبد تكاليف أو تأخيرات غير ضرورية إذا كان معرف النموذج غير صحيح. تجعل هذه الأساليب الشاملة البرنامج النصي قابلاً لإعادة الاستخدام وموثوقًا ومحسّنًا للاستدلال الخالي من الأخطاء باستخدام AWS Bedrock Runtime.

import boto3
import json
from botocore.exceptions import ClientError
# AWS credentials and region setup
aws_access_key_id = 'your_access_key'
aws_secret_access_key = 'your_secret_key'
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key)
# Function to validate model identifier
def validate_model_id(model_id):
    valid_models = ['meta.llama3-2-11b-instruct-v1', 'other.valid.model-ids']
    if model_id not in valid_models:
        raise ValueError("Invalid model identifier.")
# Configuration and inference request
config = {
    "inferenceConfig": {
        "maxTokens": 512,
        "temperature": 0.5,
        "topP": 0.9
    },
    "messages": [{
        "content": [{"text": "How are you?"}],
        "role": "user"
    }]
}
# Validating model ID before request
model_id = 'meta.llama3-2-11b-instruct-v1'
try:
    validate_model_id(model_id)
    response = client.converse(inferenceConfig=config['inferenceConfig'], messages=config['messages'], modelId=model_id)
    print(response)
except ValueError as e:
    print(f"Error: {e}")
except ClientError as e:
    print(f"AWS Error: {e}")

import unittest
from unittest.mock import patch, MagicMock
# Function to test the validation of model ID
class TestModelIdValidation(unittest.TestCase):
    def test_valid_model_id(self):
        try:
            validate_model_id('meta.llama3-2-11b-instruct-v1')
        except ValueError:
            self.fail("Validation raised ValueError unexpectedly!")
    def test_invalid_model_id(self):
        with self.assertRaises(ValueError):
            validate_model_id('invalid.model-id')
    @patch('boto3.client')
    def test_converse_api_call(self, mock_boto):
        mock_client = MagicMock()
        mock_boto.return_value = mock_client
        model_id = 'meta.llama3-2-11b-instruct-v1'
        validate_model_id(model_id)
        mock_client.converse.return_value = {"response": "success"}
        response = mock_client.converse(inferenceConfig=config['inferenceConfig'], messages=config['messages'], modelId=model_id)
        self.assertEqual(response["response"], "success")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

استكشاف أخطاء معرف النموذج وإصلاحها في AWS Bedrock Runtime

عند العمل مع AWS Bedrock Runtime لإجراء الاستدلال باستخدام نماذج اللغة، يلعب معرف النموذج المقدم دورًا حاسمًا في ضمان عمل النظام بشكل صحيح. يمكن أن يؤدي معرف النموذج غير الصحيح، مثل خطأ مطبعي أو معرف غير مدعوم، إلى حدوث خطأ ValidationException خطأ. أحد الجوانب المهمة هو التأكد من أن معرف النموذج محدث مع وثائق AWS Bedrock، حيث قد يتم دعم النماذج الأحدث، وقد يتم إهمال النماذج الأقدم.

وهناك اعتبار آخر هو تكوين المنطقة. تعمل خدمات AWS مثل Bedrock داخل مناطق محددة، وسيؤدي استخدام معرف النموذج في منطقة غير مدعومة إلى حدوث خطأ. يجب على المطورين التأكد من توفر النموذج المختار في المنطقة التي يعملون فيها، حيث قد يكون لدى المناطق عروض مختلفة من النماذج بناءً على الطلب المحلي وتوافر الموارد.

بالإضافة إلى ذلك، يعد التحقق من صحة الإدخال الصحيح في البرنامج النصي أمرًا ضروريًا. تكوين المعلمات مثل تكوين الاستدلال يجب التحقق من صحتها. وهذا يضمن أن معرف النموذج ليس صالحًا فحسب، بل يضمن أيضًا أن تكون المعلمات مثل الحد الأقصى من الرموز المميزة ودرجة الحرارة ضمن النطاق المقبول الذي تحدده AWS Bedrock. إن اتباع أفضل الممارسات، مثل تحديد الوظائف القابلة لإعادة الاستخدام للتحقق من صحة المدخلات، يمكن أن يمنع التكوينات الخاطئة التي قد تؤدي إلى أخطاء وقت التشغيل.