Python Boto3 এর সাথে AWS বেডরক রানটাইমের অবৈধ মডেল শনাক্তকারী ত্রুটি ঠিক করা হচ্ছে

AWS বেডরক রানটাইমে মডেল আইডেন্টিফায়ার ইস্যুর অ্যাড্রেসিং

পাইথনে boto3 এর সাথে AWS বেডরক রানটাইম ব্যবহার করার সময়, ডেভেলপাররা কখনও কখনও মডেল শনাক্তকারীর সাথে সম্পর্কিত ত্রুটির সম্মুখীন হতে পারে। যেমন একটি ত্রুটি হল বৈধতা ব্যতিক্রম, যা বিশেষভাবে প্রদত্ত মডেল শনাক্তকারীর সাথে একটি সমস্যা হাইলাইট করে। এই সমস্যাটি হতাশাজনক হতে পারে, বিশেষ করে যখন অনুমানের জন্য বড় ভাষা মডেলের সাথে কাজ করা হয়।

এই নিবন্ধটি "অবৈধ মডেল শনাক্তকারী" ত্রুটির সাধারণ কারণগুলি অন্বেষণ করবে এবং এটি সমাধান করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য একটি সমাধান প্রদান করবে৷ আমরা ভুল কনফিগারেশনের সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলি ভেঙে দেব এবং সমস্যা সমাধানের পদক্ষেপগুলির মাধ্যমে আপনাকে গাইড করব৷

মডেল আইডি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করা বেডরক রানটাইমের সাথে মসৃণ মিথস্ক্রিয়া করার জন্য অপরিহার্য। টাইপোস, অসমর্থিত মডেল বা ভুল API কলগুলি সবই অবৈধ মডেল শনাক্তকারী ত্রুটির দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা বিকাশকে বিলম্বিত করতে পারে।

অঞ্চল, মডেল আইডি এবং AWS শংসাপত্রের মতো নির্দিষ্ট পরামিতি যাচাই করে, আপনি সমস্যাটি চিহ্নিত করতে এবং সংশোধন করতে সক্ষম হবেন। এই নির্দেশিকা আপনাকে এই বৈধতা ত্রুটিগুলি এড়াতে AWS বেডরক রানটাইম কীভাবে কনফিগার এবং সমস্যা সমাধান করতে হয় তা আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করবে।

AWS বেডরকে অবৈধ মডেল শনাক্তকারীর সমাধান বোঝা

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টের লক্ষ্য a প্রাপ্তির সাধারণ সমস্যা সমাধান করা বৈধতা ব্যতিক্রম পাইথনে Boto3 এর সাথে AWS বেডরক রানটাইম ব্যবহার করার সময় একটি অবৈধ মডেল শনাক্তকারীর কারণে। কেন্দ্রীয় ধারণা হল AWS বেডরক পরিষেবাতে একটি অনুরোধ পাঠানোর আগে মডেল শনাক্তকারীকে যাচাই করা। নামক একটি কাস্টম ফাংশন বাস্তবায়ন করে validate_model_id, স্ক্রিপ্ট চেক করে যে মডেল আইডিটি বৈধ মডেলের পূর্বনির্ধারিত তালিকায় বিদ্যমান কিনা। যদি মডেল শনাক্তকারী এই তালিকায় না থাকে, তাহলে এটি a উত্থাপন করে মান ত্রুটি, একটি অবৈধ অনুরোধ পাঠানো থেকে বাধা দেয়। এটি নিশ্চিত করে যে কোডটি কার্যকরভাবে ভুল মডেল আইডি পরিচালনা করে।

স্ক্রিপ্টের আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল এর কাঠামোগত ত্রুটি হ্যান্ডলিং ব্যবহার করে চেষ্টা করুন...ব্যতীত ব্লক এই ব্লকটি দুটি ধরণের ত্রুটি ক্যাপচার করে: একটি ভ্যালিডেশন ফাংশন দ্বারা উত্থাপিত একটি মান ত্রুটি এবং AWS API ইন্টারঅ্যাকশন ব্যর্থ হলে একটি ক্লায়েন্ট ত্রুটি৷ এই ত্রুটিগুলি ধরার মাধ্যমে, স্ক্রিপ্টটি ডেভেলপারকে বুঝতে সাহায্য করার জন্য উপযুক্ত বার্তাগুলি লগ করে যে সমস্যাটি মডেল আইডি বা AWS API অনুরোধের সাথে রয়েছে কিনা৷ ত্রুটি পরিচালনার এই স্তরটি নিশ্চিত করে যে কোডটি শক্তিশালী এবং রানটাইমের সময় অপ্রত্যাশিত ক্র্যাশ প্রতিরোধ করে।

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টে, প্রদত্ত ইউনিট পরীক্ষাগুলি নিশ্চিত করে যে বৈধতা যুক্তি সঠিকভাবে কাজ করে। পাইথন এর ব্যবহার ইউনিট পরীক্ষা ফ্রেমওয়ার্ক মডেল আইডি বৈধতা এবং API কল সিমুলেশন উভয়ের কাঠামোগত পরীক্ষার অনুমতি দেয়। দ প্যাচ থেকে আদেশ unittest.mock লাইব্রেরি আসল এপিআই কলকে একটি মক অবজেক্ট দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, যা বাস্তব AWS পরিষেবার উপর নির্ভর না করে পরীক্ষা চালানোর জন্য সক্ষম করে। কোডের কার্যকারিতা বিচ্ছিন্ন করার জন্য এবং বৈধ এবং অবৈধ মডেল আইডিগুলির মতো বিভিন্ন পরিস্থিতিতে যুক্তিটি প্রত্যাশিতভাবে আচরণ করে তা যাচাই করার জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

উপরন্তু, পরীক্ষা ব্যবহার assert raises একটি অবৈধ মডেল আইডি প্রদান করা হলে উপযুক্ত ব্যতিক্রমগুলি ট্রিগার করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে। ইউনিট পরীক্ষা এবং মক অবজেক্টের সমন্বয় নিশ্চিত করে যে স্ক্রিপ্টের প্রতিটি অংশ যাচাই করা হয়েছে। এই পরীক্ষার পদ্ধতিটি উত্পাদন পরিবেশে ত্রুটিগুলি এড়ানোর জন্য বিশেষভাবে কার্যকর, যেখানে মডেল শনাক্তকারী ভুল হলে AWS-এর সাথে সরাসরি মিথস্ক্রিয়া অপ্রয়োজনীয় খরচ বা বিলম্ব করতে পারে। এই ব্যাপক পদ্ধতিগুলি AWS বেডরক রানটাইম ব্যবহার করে স্ক্রিপ্টটিকে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য, নির্ভরযোগ্য এবং ত্রুটি-মুক্ত অনুমানের জন্য অপ্টিমাইজ করে।

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()

AWS বেডরক রানটাইমে মডেল শনাক্তকারী ত্রুটির সমস্যা সমাধান করা

ভাষা মডেল ব্যবহার করে অনুমান সঞ্চালনের জন্য AWS বেডরক রানটাইমের সাথে কাজ করার সময়, প্রদত্ত মডেল শনাক্তকারী সিস্টেমের কার্যকারিতা সঠিকভাবে নিশ্চিত করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। একটি ভুল মডেল আইডি, যেমন একটি টাইপো বা অসমর্থিত শনাক্তকারী, হতে পারে বৈধতা ব্যতিক্রম ত্রুটি একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল নিশ্চিত করা যে মডেল শনাক্তকারীটি AWS বেডরকের ডকুমেন্টেশনের সাথে আপ-টু-ডেট, কারণ নতুন মডেলগুলি সমর্থিত হতে পারে এবং পুরানোগুলি অবমূল্যায়িত হতে পারে।

আরেকটি বিবেচনা হল অঞ্চল কনফিগারেশন। বেডরকের মতো AWS পরিষেবাগুলি নির্দিষ্ট অঞ্চলের মধ্যে কাজ করে এবং এমন একটি অঞ্চলে মডেল আইডি ব্যবহার করা যেখানে এটি সমর্থিত নয় একটি ত্রুটির কারণ হবে৷ বিকাশকারীদের অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে নির্বাচিত মডেলটি তারা যে অঞ্চলে কাজ করছে সেখানে উপলব্ধ রয়েছে, কারণ অঞ্চলগুলিতে স্থানীয় চাহিদা এবং সম্পদের প্রাপ্যতার উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন মডেলের অফার থাকতে পারে।

উপরন্তু, স্ক্রিপ্টে সঠিক ইনপুট বৈধতা অপরিহার্য। যেমন পরামিতি কনফিগারেশন inferenceConfig সঠিকতার জন্য পরীক্ষা করা উচিত। এটি নিশ্চিত করে যে শুধুমাত্র মডেল শনাক্তকারী বৈধ নয়, সর্বোচ্চ টোকেন এবং তাপমাত্রার মতো পরামিতিগুলিও AWS বেডরক দ্বারা নির্দিষ্ট করা গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে রয়েছে৷ ইনপুট যাচাই করার জন্য পুনঃব্যবহারযোগ্য ফাংশন সংজ্ঞায়িত করার মতো সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করা ভুল কনফিগারেশন প্রতিরোধ করতে পারে যা অন্যথায় রানটাইম ত্রুটির কারণ হতে পারে।