Reparation af AWS Bedrock Runtime's Invalid Model Identifier Error med Python Boto3

Løsning af modelidentifikatorproblemer i AWS Bedrock Runtime

Når du bruger AWS Bedrock Runtime med boto3 i Python, kan udviklere nogle gange støde på fejl relateret til modelidentifikatorer. En sådan fejl er Valideringsundtagelse, som specifikt fremhæver et problem med den medfølgende model-id. Dette problem kan være frustrerende, især når man arbejder med store sprogmodeller til slutninger.

Denne artikel vil udforske de almindelige årsager til fejlen "Ugyldig model-id" og give en løsning, der hjælper dig med at løse det. Vi vil nedbryde de mulige områder med fejlkonfiguration og guide dig gennem fejlfindingstrin.

Det er vigtigt at sikre, at model-id'et er korrekt for jævn interaktion med Bedrock Runtime. Slåfejl, ikke-understøttede modeller eller forkerte API-kald kan alle føre til den ugyldige model-id-fejl, som kan forsinke udviklingen.

Ved at verificere specifikke parametre såsom regionen, model-id'et og AWS-legitimationsoplysningerne, vil du være i stand til at lokalisere og rette problemet. Denne vejledning hjælper dig med bedre at forstå, hvordan du konfigurerer og fejlfinder AWS Bedrock Runtime for at undgå disse valideringsfejl.

Forstå løsningen for ugyldig modelidentifikator i AWS-grundlag

Det leverede script sigter mod at løse det almindelige problem med at modtage en Valideringsundtagelse på grund af en ugyldig model-id ved brug af AWS Bedrock Runtime med Boto3 i Python. Den centrale idé er at validere model-id'en, før du sender en anmodning til AWS Bedrock-tjenesten. Ved at implementere en brugerdefineret funktion kaldet valider_model_id, kontrollerer scriptet, om model-id'et findes i en foruddefineret liste over gyldige modeller. Hvis model-id'et ikke er på denne liste, fremkalder det en ValueError, hvilket forhindrer en ugyldig anmodning i at blive sendt. Dette sikrer, at koden håndterer forkerte model-id'er effektivt.

Et andet vigtigt aspekt af scriptet er dets strukturerede fejlhåndtering ved hjælp af prøv... undtagen blok. Denne blok fanger to typer fejl: en ValueError, der er rejst af valideringsfunktionen, og en ClientError, hvis AWS API-interaktion mislykkes. Ved at fange disse fejl logger scriptet passende meddelelser for at hjælpe udvikleren med at forstå, om problemet ligger i model-id'et eller AWS API-anmodningen. Dette niveau af fejlhåndtering sikrer, at koden er robust og forhindrer uventede nedbrud under kørsel.

I det andet script sikrer de leverede enhedstester, at valideringslogikken fungerer korrekt. Brugen af ​​Python's enhedstest framework giver mulighed for struktureret test af både model-id-valideringen og API-opkaldssimuleringen. De lappe kommando fra unittest.mock bibliotek erstatter det faktiske API-kald med et mock-objekt, hvilket gør det muligt for testene at køre uden at være afhængige af rigtige AWS-tjenester. Dette er afgørende for at isolere kodens funktionalitet og verificere, at logikken opfører sig som forventet under forskellige scenarier, såsom gyldige og ugyldige model-id'er.

Endvidere benytter testene hævder for at kontrollere, om de relevante undtagelser udløses, når der angives et ugyldigt model-id. Kombinationen af ​​enhedstests og mock-objekter sikrer, at hver del af scriptet er valideret. Denne testmetode er især nyttig til at undgå fejl i produktionsmiljøer, hvor direkte interaktion med AWS kan medføre unødvendige omkostninger eller forsinkelser, hvis model-id'et er forkert. Disse omfattende metoder gør scriptet genanvendeligt, pålideligt og optimeret til fejlfri slutning ved hjælp af 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()

Fejlfinding af modelidentifikatorfejl i AWS Bedrock Runtime

Når du arbejder med AWS Bedrock Runtime for at udføre inferens ved hjælp af sprogmodeller, spiller den medfølgende model-id en afgørende rolle for at sikre, at systemet fungerer korrekt. Et forkert model-id, såsom en tastefejl eller ikke-understøttet identifikator, kan føre til Valideringsundtagelse fejl. Et vigtigt aspekt er at sikre, at model-id'en er opdateret med AWS Bedrocks dokumentation, da nyere modeller muligvis understøttes, og ældre kan blive forældet.

En anden overvejelse er regionskonfigurationen. AWS-tjenester som Bedrock opererer inden for specifikke regioner, og brug af et model-id i en region, hvor det ikke understøttes, vil forårsage en fejl. Udviklere skal sikre, at den valgte model er tilgængelig i den region, de arbejder i, da regioner kan have forskellige tilbud af modeller baseret på lokal efterspørgsel og tilgængelighed af ressourcer.

Derudover er korrekt inputvalidering i scriptet afgørende. Konfigurationen af ​​parametre som f.eks inferenceConfig skal kontrolleres for rigtighed. Dette sikrer, at ikke kun modelidentifikatoren er gyldig, men også parametrene som max tokens og temperatur er inden for det acceptable område specificeret af AWS Bedrock. At følge bedste praksis, såsom at definere genanvendelige funktioner til at validere input, kan forhindre fejlkonfigurationer, der ellers ville resultere i runtime-fejl.