Oprava chyby neplatného identifikátoru modelu modulu AWS Bedrock Runtime pomocí Pythonu Boto3

Řešení problémů s identifikátorem modelu v AWS Bedrock Runtime

Při používání AWS Bedrock Runtime s boto3 v Pythonu mohou vývojáři někdy narazit na chyby související s identifikátory modelu. Jednou z takových chyb je ValidationException, který konkrétně upozorňuje na problém s poskytnutým identifikátorem modelu. Tento problém může být frustrující, zejména při práci s velkými jazykovými modely pro odvození.

Tento článek prozkoumá běžné příčiny chyby "Neplatný identifikátor modelu" a poskytne řešení, které vám pomůže problém vyřešit. Rozebereme možné oblasti nesprávné konfigurace a provedeme vás kroky pro odstraňování problémů.

Zajištění správného ID modelu je nezbytné pro bezproblémovou interakci s Bedrock Runtime. Překlepy, nepodporované modely nebo nesprávná volání API mohou vést k chybě identifikátoru neplatného modelu, což může zpozdit vývoj.

Ověřením konkrétních parametrů, jako je oblast, ID modelu a přihlašovací údaje AWS, budete moci problém určit a opravit. Tato příručka vám pomůže lépe pochopit, jak konfigurovat a odstraňovat problémy s AWS Bedrock Runtime, abyste se vyhnuli těmto chybám ověření.

Pochopení řešení pro neplatný identifikátor modelu v AWS Bedrock

Poskytnutý skript má za cíl vyřešit běžný problém s přijímáním a ValidationException kvůli neplatnému identifikátoru modelu při použití AWS Bedrock Runtime s Boto3 v Pythonu. Ústřední myšlenkou je ověřit identifikátor modelu před odesláním požadavku do služby AWS Bedrock. Implementací vlastní funkce tzv validate_model_id, skript zkontroluje, zda ID modelu existuje v předdefinovaném seznamu platných modelů. Pokud identifikátor modelu není v tomto seznamu, vyvolá a ValueError, čímž se zabrání odeslání neplatné žádosti. To zajišťuje, že kód efektivně zpracovává nesprávná ID modelu.

Dalším důležitým aspektem skriptu je jeho strukturované zpracování chyb pomocí zkuste...kromě blok. Tento blok zachycuje dva typy chyb: ValueError vyvolanou ověřovací funkcí a ClientError v případě selhání interakce AWS API. Zachycením těchto chyb skript zaprotokoluje příslušné zprávy, aby pomohl vývojáři pochopit, zda problém spočívá v ID modelu nebo v požadavku AWS API. Tato úroveň zpracování chyb zajišťuje, že kód je robustní a zabraňuje neočekávaným selháním během běhu.

Ve druhém skriptu poskytnuté testy jednotek zajišťují, že logika ověření funguje správně. Použití Pythonu unittest framework umožňuje strukturované testování validace ID modelu i simulace volání API. The náplast příkaz z unittest.zesměšňovat knihovna nahrazuje skutečné volání API falešným objektem, což umožňuje spuštění testů bez závislosti na skutečných službách AWS. To je klíčové pro izolaci funkčnosti kódu a ověření, že se logika chová podle očekávání v různých scénářích, jako jsou platná a neplatná ID modelu.

Dále testy využívají tvrditRaises zkontrolovat, zda se při zadání neplatného ID modelu aktivují příslušné výjimky. Kombinace testů jednotek a falešných objektů zajišťuje, že každá část skriptu je ověřena. Tento testovací přístup je zvláště užitečný pro předcházení chybám v produkčním prostředí, kde by přímá interakce s AWS mohla způsobit zbytečné náklady nebo zpoždění, pokud je identifikátor modelu nesprávný. Díky těmto komplexním metodám je skript opakovaně použitelný, spolehlivý a optimalizovaný pro bezchybné odvození pomocí 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()

Odstraňování problémů s chybami identifikátoru modelu v AWS Bedrock Runtime

Při práci s AWS Bedrock Runtime za účelem provádění odvození pomocí jazykových modelů hraje poskytnutý identifikátor modelu zásadní roli při zajištění správného fungování systému. Nesprávné ID modelu, jako je překlep nebo nepodporovaný identifikátor, může vést k ValidationException chyba. Jedním z důležitých aspektů je zajistit, aby byl identifikátor modelu aktuální s dokumentací AWS Bedrock, protože novější modely mohou být podporovány a starší mohou být zastaralé.

Dalším aspektem je konfigurace regionu. Služby AWS jako Bedrock fungují v určitých regionech a použití ID modelu v regionu, kde není podporováno, způsobí chybu. Vývojáři musí zajistit, aby byl vybraný model dostupný v regionu, ve kterém pracují, protože regiony mohou mít různé nabídky modelů na základě místní poptávky a dostupnosti zdrojů.

Kromě toho je nezbytné správné ověření vstupu ve skriptu. Konfigurace parametrů jako např inferenceConfig je třeba zkontrolovat správnost. To zajišťuje, že nejen že je platný identifikátor modelu, ale také parametry jako max. tokeny a teplota jsou v přijatelném rozsahu specifikovaném AWS Bedrock. Dodržování osvědčených postupů, jako je definování opakovaně použitelných funkcí pro ověřování vstupů, může zabránit chybné konfiguraci, která by jinak vedla k chybám za běhu.