So debuggen Sie den GoogleGenerativeAI-Fehler „Ressource erschöpft“ mithilfe des NodeJS SDK

So beheben Sie den Fehler „Ressource erschöpft“ für GoogleGenerativeAI-Anfragen

Backend-Skript mit Node.js mit 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);

Alternative Lösung: Wiederholen von Anfragen mit exponentiellem Backoff

Verbessertes Node.js-Skript mit Wiederholungslogik

// 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);

Testen von Code mit Scheinkontingentausschöpfungsfehler

Unit-Test für Wiederholungsmechanismus mit 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.");
  });
});

Häufig gestellte Fragen zum Debuggen von Google Generative AI-Kontingentproblemen

1. Was bedeutet der Fehler „Ressource erschöpft“ in Google Generative AI?
2. Dieser Fehler weist normalerweise darauf hin, dass Ihre API-Anfragen die überschritten haben quota von Google festgelegte Grenzen. Dies kann auch dann auftreten, wenn die Abrechnung aktiviert ist.
3. Wie kann ich mein API-Kontingent für Google Generative AI überprüfen?
4. Besuchen Sie die Google Cloud Console und gehen Sie zum Abschnitt „APIs & Dienste“, wo Sie auf Ihre Nutzung und Kontingente für jede API, einschließlich Google Generative AI, zugreifen können.
5. Warum erhalte ich bei einem kostenpflichtigen Plan die Fehlermeldung 429?
6. Der HTTP-Statuscode 429 bedeutet „Zu viele Anfragen“. Dies kann auftreten, wenn bestimmte Minuten- oder Tageskontingente erreicht werden, auch bei kostenpflichtigen Plänen. Überprüfen Sie ggf. die Kontingentseite und passen Sie die Einstellungen an.
7. Wie setze ich einen exponentiellen Backoff für Google Generative AI-Anfragen um?
8. Sie können eine Wiederholungsstrategie verwenden, die die Verzögerung zwischen den einzelnen Versuchen erhöht, z. B. die Zeit vor jedem Wiederholungsversuch verdoppelt. Beginnen Sie beispielsweise mit einer Verzögerung von 1 Sekunde und warten Sie dann 2, 4 und 8 Sekunden für jeden weiteren Wiederholungsversuch.
9. Was soll ich tun, wenn meine Anwendung ein höheres Kontingent benötigt?
10. In der Google Cloud Console können Sie eine Erhöhung Ihres Kontingents beantragen, indem Sie ein Formular einreichen oder sich direkt an den Google-Support wenden, insbesondere wenn Ihr Projekt hohe Nutzungsanforderungen hat.
11. Kann ich die Kontingentnutzung in Echtzeit überwachen?
12. Ja, mit den Überwachungstools von Google Cloud können Sie Benachrichtigungen einrichten, die Sie benachrichtigen, wenn die Kontingentnutzung einen bestimmten Schwellenwert erreicht.
13. Was ist der Zweck des Cachings mit Google Generative AI?
14. Durch Caching können Sie häufig angeforderte Antworten vorübergehend speichern, wodurch die Anzahl der API-Aufrufe reduziert und somit der Kontingentverbrauch minimiert wird.
15. Reduziert die Implementierung der Stapelverarbeitung die Kontingentnutzung?
16. Ja, Batch-Anfragen können die Ressourcennutzung optimieren, indem mehrere Eingabeaufforderungen in einem API-Aufruf gruppiert werden, insbesondere wenn ähnliche Abfragen häufig gestellt werden.
17. Wie kann ich meine API-Nutzung für Zeiten außerhalb der Spitzenzeiten optimieren?
18. Durch die Planung nicht dringender Anfragen außerhalb der Spitzenzeiten können Sie die Last gleichmäßig verteilen und vermeiden, dass die Nutzungsgrenzen während der Spitzenzeiten erreicht werden.
19. Welche Alternativen gibt es, wenn ich die Kontingentgrenzen überschreite?
20. Wenn Ihr Projekt immer noch mehr Ressourcen erfordert, können Sie die Verwendung anderer Modelle oder API-Endpunkte mit höheren Kapazitätsoptionen innerhalb von Google Generative AI in Betracht ziehen.

Wichtige Erkenntnisse zum Umgang mit Google Generative AI-Kontingentfehlern

Das Debuggen von Kontingentausschöpfungsfehlern ist für die Gewährleistung zuverlässiger API-Interaktionen unerlässlich. Durch die Überwachung von Kontingentgrenzen in der Google Cloud Console, das Festlegen von Warnungen und das Optimieren von Anfragen können Entwickler proaktiv Probleme mit „Ressourcen erschöpft“ angehen und die Leistung ihrer Anwendung verbessern.

Zusätzliche Praktiken wie Wiederholungslogik, Anforderungsstapelung und Zwischenspeicherung häufig verwendeter Eingabeaufforderungen optimieren die Ressourcennutzung weiter. Zusammen ermöglichen diese Strategien Entwicklern, kontingentbedingte Fehler effektiv zu überwinden und Anwendungen stabil und ohne Unterbrechungen laufen zu lassen. 🚀