Behebung des Fehlers „Ungültige Modellkennung“ der AWS Bedrock Runtime mit Python Boto3

Beheben von Modellidentifikatorproblemen in AWS Bedrock Runtime

Bei der Verwendung der AWS Bedrock Runtime mit boto3 in Python können Entwickler manchmal auf Fehler im Zusammenhang mit Modellkennungen stoßen. Ein solcher Fehler ist der ValidationException, was speziell auf ein Problem mit der bereitgestellten Modellkennung hinweist. Dieses Problem kann frustrierend sein, insbesondere wenn mit großen Sprachmodellen für die Inferenz gearbeitet wird.

In diesem Artikel werden die häufigsten Ursachen des Fehlers „Ungültige Modellkennung“ untersucht und eine Lösung bereitgestellt, die Ihnen bei der Behebung hilft. Wir werden die möglichen Bereiche einer Fehlkonfiguration aufschlüsseln und Sie durch die Schritte zur Fehlerbehebung führen.

Für eine reibungslose Interaktion mit der Bedrock Runtime ist es wichtig sicherzustellen, dass die Modell-ID korrekt ist. Tippfehler, nicht unterstützte Modelle oder falsche API-Aufrufe können alle zum Fehler „Ungültige Modellkennung“ führen, der die Entwicklung verzögern kann.

Durch die Überprüfung spezifischer Parameter wie der Region, der Modell-ID und der AWS-Anmeldeinformationen können Sie das Problem lokalisieren und beheben. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, besser zu verstehen, wie Sie AWS Bedrock Runtime konfigurieren und Fehler beheben, um diese Validierungsfehler zu vermeiden.

Verstehen der Lösung für ungültige Modellbezeichner in AWS Bedrock

Das bereitgestellte Skript zielt darauf ab, das häufige Problem beim Empfang von a zu lösen ValidationException aufgrund einer ungültigen Modellkennung bei Verwendung von AWS Bedrock Runtime mit Boto3 in Python. Die zentrale Idee besteht darin, die Modellkennung zu validieren, bevor eine Anfrage an den AWS Bedrock-Service gesendet wird. Durch die Implementierung einer benutzerdefinierten Funktion namens validierte_modell_id, prüft das Skript, ob die Modell-ID in einer vordefinierten Liste gültiger Modelle vorhanden ist. Wenn die Modellkennung nicht in dieser Liste enthalten ist, wird ein Fehler ausgelöst Wertfehler, um zu verhindern, dass eine ungültige Anfrage gesendet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass der Code falsche Modell-IDs effektiv verarbeitet.

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Skripts ist seine strukturierte Fehlerbehandlung mithilfe von Versuchen Sie es ... außer Block. Dieser Block erfasst zwei Arten von Fehlern: einen von der Validierungsfunktion ausgelösten ValueError und einen ClientError für den Fall, dass die AWS-API-Interaktion fehlschlägt. Durch das Abfangen dieser Fehler protokolliert das Skript entsprechende Meldungen, um dem Entwickler zu helfen, zu verstehen, ob das Problem bei der Modell-ID oder der AWS-API-Anfrage liegt. Diese Ebene der Fehlerbehandlung stellt sicher, dass der Code robust ist und unerwartete Abstürze während der Laufzeit verhindert.

Im zweiten Skript stellen die bereitgestellten Unit-Tests sicher, dass die Validierungslogik korrekt funktioniert. Die Verwendung von Pythons Unittest Das Framework ermöglicht strukturierte Tests sowohl der Modell-ID-Validierung als auch der API-Aufrufsimulation. Der Patch Befehl von der unittest.mock Die Bibliothek ersetzt den eigentlichen API-Aufruf durch ein Scheinobjekt und ermöglicht so die Ausführung der Tests, ohne auf echte AWS-Dienste angewiesen zu sein. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um die Funktionalität des Codes zu isolieren und zu überprüfen, ob sich die Logik in verschiedenen Szenarien wie erwartet verhält, beispielsweise bei gültigen und ungültigen Modell-IDs.

Darüber hinaus nutzen die Tests behauptenRaises um zu prüfen, ob bei Angabe einer ungültigen Modell-ID die entsprechenden Ausnahmen ausgelöst werden. Die Kombination aus Komponententests und Scheinobjekten stellt sicher, dass jeder Teil des Skripts validiert wird. Dieser Testansatz ist besonders nützlich, um Fehler in Produktionsumgebungen zu vermeiden, wo die direkte Interaktion mit AWS unnötige Kosten oder Verzögerungen verursachen könnte, wenn die Modellkennung falsch ist. Diese umfassenden Methoden machen das Skript wiederverwendbar, zuverlässig und für eine fehlerfreie Inferenz mit AWS Bedrock Runtime optimiert.

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()

Fehlerbehebung bei Modellidentifikatorfehlern in AWS Bedrock Runtime

Bei der Arbeit mit AWS Bedrock Runtime zur Durchführung von Inferenzen mithilfe von Sprachmodellen spielt die bereitgestellte Modellkennung eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der ordnungsgemäßen Funktion des Systems. Eine falsche Modell-ID, beispielsweise ein Tippfehler oder eine nicht unterstützte Kennung, kann dazu führen ValidationException Fehler. Ein wichtiger Aspekt besteht darin, sicherzustellen, dass die Modellkennung mit der Dokumentation von AWS Bedrock auf dem neuesten Stand ist, da neuere Modelle möglicherweise unterstützt werden und ältere möglicherweise veraltet sind.

Eine weitere Überlegung betrifft die Regionskonfiguration. AWS-Dienste wie Bedrock werden in bestimmten Regionen betrieben und die Verwendung einer Modell-ID in einer Region, in der sie nicht unterstützt wird, führt zu einem Fehler. Entwickler müssen sicherstellen, dass das ausgewählte Modell in der Region, in der sie arbeiten, verfügbar ist, da Regionen je nach lokaler Nachfrage und Ressourcenverfügbarkeit unterschiedliche Modellangebote haben können.

Darüber hinaus ist eine ordnungsgemäße Eingabevalidierung im Skript unerlässlich. Die Konfiguration von Parametern wie z inferenceConfig sollte auf Richtigkeit überprüft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass nicht nur die Modellkennung gültig ist, sondern auch die Parameter wie maximale Token und Temperatur innerhalb des von AWS Bedrock angegebenen akzeptablen Bereichs liegen. Durch die Befolgung von Best Practices wie der Definition wiederverwendbarer Funktionen zur Validierung von Eingaben können Fehlkonfigurationen verhindert werden, die andernfalls zu Laufzeitfehlern führen würden.