Correcció de l'error d'identificador de model no vàlid de l'AWS Bedrock Runtime amb Python Boto3

Solució de problemes d'identificador de model a AWS Bedrock Runtime

Quan utilitzeu l'AWS Bedrock Runtime amb boto3 a Python, els desenvolupadors de vegades poden trobar errors relacionats amb els identificadors del model. Un d'aquests errors és el ValidationException, que destaca específicament un problema amb l'identificador de model proporcionat. Aquest problema pot ser frustrant, especialment quan es treballa amb grans models de llenguatge per a la inferència.

Aquest article explorarà les causes habituals de l'error "Identificador de model no vàlid" i proporcionarà una solució per ajudar-vos a resoldre'l. Desglossarem les possibles àrees de configuració incorrecta i us guiarem a través dels passos de resolució de problemes.

Assegurar-se que l'identificador del model és correcte és essencial per a una interacció fluida amb Bedrock Runtime. Els errors ortogràfics, els models no admesos o les trucades d'API incorrectes poden provocar un error d'identificador de model no vàlid, que pot retardar el desenvolupament.

En verificar paràmetres específics com ara la regió, l'identificador del model i les credencials d'AWS, podreu identificar i corregir el problema. Aquesta guia us ajudarà a entendre millor com configurar i solucionar problemes d'AWS Bedrock Runtime per evitar aquests errors de validació.

Entendre la solució per a l'identificador de model no vàlid a AWS Bedrock

El guió proporcionat pretén resoldre el problema comú de rebre a ValidationException a causa d'un identificador de model no vàlid quan s'utilitza AWS Bedrock Runtime amb Boto3 a Python. La idea central és validar l'identificador del model abans d'enviar una sol·licitud al servei AWS Bedrock. Mitjançant la implementació d'una funció personalitzada anomenada validate_model_id, l'script comprova si l'ID del model existeix en una llista predefinida de models vàlids. Si l'identificador del model no es troba en aquesta llista, genera a ValueError, evitant que s'enviï una sol·licitud no vàlida. Això garanteix que el codi gestioni els ID de model incorrectes de manera eficaç.

Un altre aspecte important de l'script és el seu maneig d'errors estructurat mitjançant l' prova... excepte bloc. Aquest bloc captura dos tipus d'errors: un ValueError generat per la funció de validació i un ClientError en cas que la interacció de l'API d'AWS falla. En detectar aquests errors, l'script registra els missatges adequats per ajudar el desenvolupador a entendre si el problema rau en l'identificador del model o en la sol·licitud de l'API d'AWS. Aquest nivell de gestió d'errors garanteix que el codi sigui robust i prevé accidents inesperats durant el temps d'execució.

En el segon script, les proves unitàries proporcionades asseguren que la lògica de validació funciona correctament. L'ús de Python test unitari El marc permet fer proves estructurades tant de la validació de l'ID del model com de la simulació de trucades de l'API. El pegat comanda des de test unitari.burla La biblioteca substitueix la trucada d'API real per un objecte simulat, permetent que les proves s'executin sense dependre dels serveis reals d'AWS. Això és crucial per aïllar la funcionalitat del codi i verificar que la lògica es comporta com s'esperava en diferents escenaris, com ara els ID de model vàlids i no vàlids.

A més, les proves utilitzen assertRaises per comprovar si es desencadenen les excepcions adequades quan es proporciona un ID de model no vàlid. La combinació de proves unitàries i objectes simulats garanteix que totes les parts de l'script estiguin validades. Aquest enfocament de prova és especialment útil per evitar errors en entorns de producció, on la interacció directa amb AWS podria comportar costos o retards innecessaris si l'identificador del model és incorrecte. Aquests mètodes complets fan que l'script sigui reutilitzable, fiable i optimitzat per a una inferència sense errors mitjançant 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()

Resolució d'errors d'identificador de model a AWS Bedrock Runtime

Quan es treballa amb AWS Bedrock Runtime per realitzar inferències mitjançant models de llenguatge, l'identificador de model proporcionat té un paper fonamental per garantir que el sistema funcioni correctament. Un ID de model incorrecte, com ara una errada ortogràfica o un identificador no compatible, pot provocar el ValidationException error. Un aspecte important és assegurar-se que l'identificador del model estigui actualitzat amb la documentació d'AWS Bedrock, ja que els models més nous poden ser compatibles i els més antics poden quedar obsolets.

Una altra consideració és la configuració de la regió. Els serveis d'AWS com Bedrock operen dins de regions específiques i l'ús d'un identificador de model en una regió on no és compatible provocarà un error. Els desenvolupadors han d'assegurar-se que el model escollit estigui disponible a la regió on treballen, ja que les regions poden tenir diferents ofertes de models en funció de la demanda local i la disponibilitat dels recursos.

A més, és essencial la validació adequada d'entrada a l'script. La configuració de paràmetres com ara inferenceConfig s'ha de comprovar la correcció. Això garanteix que no només l'identificador del model sigui vàlid, sinó que també els paràmetres com els testimonis màxims i la temperatura estiguin dins de l'interval acceptable especificat per AWS Bedrock. Seguir les millors pràctiques, com ara la definició de funcions reutilitzables per validar les entrades, pot evitar configuracions incorrectes que, d'altra manera, donarien lloc a errors d'execució.