Sådan fejlfindes GoogleGenerativeAI "Resource Exhausted"-fejl ved brug af NodeJS SDK

Sådan foretages fejlfinding af "Resource Exhausted"-fejl for GoogleGenerativeAI-anmodninger

Backend-script ved hjælp af Node.js med Google Generative AI SDK

// Import the Google Generative AI client library
const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
// Initialize client with API key and set authentication
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to generate content with error handling
async function generateContent(prompt) {
  try {
    // Retrieve model and execute completion request
    const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
    const result = await model.generateContent(prompt);
    return result.data;  // Return response on success
  } catch (error) {
    if (error.response && error.response.status === 429) {
      console.error("Quota limit reached, retry after some time.");
    } else {
      console.error("Error generating content:", error.message);
    }
  }
}
// Example prompt and function call
generateContent('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

Alternativ løsning: Genforsøg med anmodninger med eksponentiel backoff

Forbedret Node.js-script ved hjælp af Retry Logic

// Import required libraries and set up Google Generative AI client
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to handle exponential backoff for retrying requests
async function generateContentWithRetry(prompt, retries = 5) {
  let delay = 1000;  // Initial delay of 1 second
  for (let i = 0; i < retries; i++) {
    try {
      const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
      const result = await model.generateContent(prompt);
      return result.data;
    } catch (error) {
      if (error.response && error.response.status === 429) {
        console.warn(\`Attempt \${i + 1} failed due to quota limits. Retrying in \${delay} ms...\`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
        delay *= 2;  // Exponentially increase delay
      } else {
        console.error("Unhandled error:", error.message);
        break;
      }
    }
  }
  throw new Error("All retries failed due to quota limitations.");
}
// Call the function and handle output or errors
generateContentWithRetry('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

Test kode med Mock Quota Exhaustion Error

Enhedstest for genforsøgsmekanisme ved hjælp af Jest

// Import required modules and mock response
const { generateContentWithRetry } = require('./yourModule');
const axios = require('axios');
jest.mock('axios');
describe("generateContentWithRetry", () => {
  it("should retry on 429 errors and eventually succeed", async () => {
    axios.get.mockRejectedValueOnce({ response: { status: 429 } });
    axios.get.mockResolvedValue({ data: "Success after retries!" });
    const result = await generateContentWithRetry('Test Prompt');
    expect(result).toBe("Success after retries!");
  });
  it("should throw an error after max retries", async () => {
    axios.get.mockRejectedValue({ response: { status: 429 } });
    await expect(generateContentWithRetry('Test Prompt')).rejects.toThrow("All retries failed due to quota limitations.");
  });
});

Ofte stillede spørgsmål om fejlfinding af Google Generative AI-kvoteproblemer

1. Hvad betyder fejlen "Resource opbrugt" i Google Generative AI?
2. Denne fejl indikerer typisk, at dine API-anmodninger har overskredet quota grænser sat af Google. Det kan forekomme, selvom fakturering er aktiveret.
3. Hvordan kan jeg tjekke min API-kvote for Google Generative AI?
4. Besøg Google Cloud Console og gå til afsnittet "API'er og tjenester", hvor du kan få adgang til dit forbrug og kvoter for hver API, inklusive Google Generative AI.
5. Hvorfor får jeg en 429-fejl med en betalt plan?
6. 429 HTTP-statuskoden betyder "For mange anmodninger." Det kan forekomme, hvis specifikke kvoter pr. minut eller pr. dag nås, selv på betalte planer. Overvej at tjekke siden med kvoter og justere indstillinger, hvis det er nødvendigt.
7. Hvordan implementerer jeg eksponentiel backoff for Google Generative AI-anmodninger?
8. Du kan bruge en genforsøgsstrategi, der øger forsinkelsen mellem hvert forsøg, såsom at fordoble tiden før hvert genforsøg. Start for eksempel med en forsinkelse på 1 sekund, og vent derefter 2, 4 og 8 sekunder for hvert efterfølgende genforsøg.
9. Hvad skal jeg gøre, hvis min ansøgning kræver en højere kvote?
10. I Google Cloud Console kan du anmode om en forhøjelse af din kvote ved at indsende en formular eller kontakte Google support direkte, især hvis dit projekt har høje brugskrav.
11. Kan jeg overvåge kvoteforbrug i realtid?
12. Ja, Google Clouds overvågningsværktøjer giver dig mulighed for at opsætte advarsler, der giver dig besked, når kvoteforbruget når en specificeret tærskel.
13. Hvad er formålet med at cache med Google Generative AI?
14. Caching giver dig mulighed for midlertidigt at gemme ofte anmodede svar, hvilket reducerer antallet af API-kald og minimerer derfor kvoteforbruget.
15. Reducerer implementering af batching kvoteforbrug?
16. Ja, batch-anmodninger kan optimere ressourceanvendelsen ved at gruppere flere prompter i ét API-kald, især hvis lignende forespørgsler ofte stilles.
17. Hvordan kan jeg optimere mit API-brug til lav-belastningstider?
18. Ved at planlægge ikke-hastende forespørgsler under spidsbelastningstider kan du fordele belastningen jævnt og undgå at ramme forbrugsgrænserne i myldretiden.
19. Hvilke alternativer er tilgængelige, hvis jeg overskrider kvotegrænserne?
20. Hvis dit projekt stadig kræver flere ressourcer, kan du udforske brugen af ​​forskellige modeller eller API-endepunkter, der har højere kapacitetsmuligheder inden for Google Generative AI.

Nøglemuligheder til håndtering af Google Generative AI-kvotefejl

Fejlretning af kvoteopbrugsfejl er afgørende for at sikre pålidelige API-interaktioner. Ved at overvåge kvotegrænser i Google Cloud Console, indstille advarsler og optimere anmodninger kan udviklere proaktivt løse problemer med "ressourceopbrugt" og forbedre deres applikations ydeevne.

Yderligere praksis som genforsøgslogik, anmodningsbatching og cachelagring af ofte brugte prompter optimerer ressourceanvendelsen yderligere. Tilsammen giver disse strategier udviklere mulighed for effektivt at overvinde kvoterelaterede fejl og holde applikationer stabile og kørende uden afbrydelser. 🚀