Διόρθωση του σφάλματος μη έγκυρου αναγνωριστικού μοντέλου του AWS Bedrock Runtime με το Python Boto3

Αντιμετώπιση προβλημάτων αναγνωριστικού μοντέλου στο AWS Bedrock Runtime

Όταν χρησιμοποιείτε το AWS Bedrock Runtime με boto3 στην Python, οι προγραμματιστές ενδέχεται μερικές φορές να αντιμετωπίσουν σφάλματα που σχετίζονται με αναγνωριστικά μοντέλων. Ένα τέτοιο λάθος είναι το Εξαίρεση επικύρωσης, το οποίο επισημαίνει συγκεκριμένα ένα πρόβλημα με το παρεχόμενο αναγνωριστικό μοντέλου. Αυτό το πρόβλημα μπορεί να είναι απογοητευτικό, ειδικά όταν εργάζεστε με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για συμπεράσματα.

Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τις κοινές αιτίες του σφάλματος "Invalid Model Identifier" και θα παρέχει μια λύση που θα σας βοηθήσει να το επιλύσετε. Θα αναλύσουμε τις πιθανές περιοχές εσφαλμένης διαμόρφωσης και θα σας καθοδηγήσουμε στα βήματα αντιμετώπισης προβλημάτων.

Η διασφάλιση ότι το αναγνωριστικό μοντέλου είναι σωστό είναι απαραίτητο για την ομαλή αλληλεπίδραση με το Bedrock Runtime. Τα τυπογραφικά λάθη, τα μοντέλα που δεν υποστηρίζονται ή οι λανθασμένες κλήσεις API μπορούν όλα να οδηγήσουν στο σφάλμα μη έγκυρου αναγνωριστικού μοντέλου, το οποίο μπορεί να καθυστερήσει την ανάπτυξη.

Επαληθεύοντας συγκεκριμένες παραμέτρους όπως η περιοχή, το αναγνωριστικό μοντέλου και τα διαπιστευτήρια AWS, θα μπορείτε να εντοπίσετε και να διορθώσετε το πρόβλημα. Αυτός ο οδηγός θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε καλύτερα τον τρόπο διαμόρφωσης και αντιμετώπισης προβλημάτων του AWS Bedrock Runtime για να αποφύγετε αυτά τα σφάλματα επικύρωσης.

Κατανόηση της λύσης για το μη έγκυρο αναγνωριστικό μοντέλου στο AWS Bedrock

Το σενάριο που παρέχεται στοχεύει στην επίλυση του κοινού ζητήματος της λήψης α Εξαίρεση επικύρωσης λόγω μη έγκυρου αναγνωριστικού μοντέλου κατά τη χρήση του AWS Bedrock Runtime με Boto3 στην Python. Η κεντρική ιδέα είναι να επικυρώσετε το αναγνωριστικό μοντέλου πριν στείλετε ένα αίτημα στην υπηρεσία AWS Bedrock. Με την εφαρμογή μιας προσαρμοσμένης συνάρτησης που ονομάζεται validate_model_id, το σενάριο ελέγχει εάν το αναγνωριστικό μοντέλου υπάρχει σε μια προκαθορισμένη λίστα έγκυρων μοντέλων. Εάν το αναγνωριστικό μοντέλου δεν βρίσκεται σε αυτήν τη λίστα, θέτει a ValueError, αποτρέποντας την αποστολή μη έγκυρου αιτήματος. Αυτό διασφαλίζει ότι ο κώδικας χειρίζεται αποτελεσματικά τα λανθασμένα αναγνωριστικά μοντέλων.

Μια άλλη σημαντική πτυχή του σεναρίου είναι ο δομημένος χειρισμός σφαλμάτων χρησιμοποιώντας το προσπάθησε...εκτός φραγμός. Αυτό το μπλοκ καταγράφει δύο τύπους σφαλμάτων: ένα ValueError που προκύπτει από τη συνάρτηση επικύρωσης και ένα ClientError σε περίπτωση που αποτύχει η αλληλεπίδραση του AWS API. Εντοπίζοντας αυτά τα σφάλματα, το σενάριο καταγράφει κατάλληλα μηνύματα για να βοηθήσει τον προγραμματιστή να καταλάβει εάν το πρόβλημα έγκειται στο αναγνωριστικό μοντέλου ή στο αίτημα AWS API. Αυτό το επίπεδο διαχείρισης σφαλμάτων διασφαλίζει ότι ο κώδικας είναι ισχυρός και αποτρέπει απροσδόκητα σφάλματα κατά τη διάρκεια του χρόνου εκτέλεσης.

Στο δεύτερο σενάριο, οι δοκιμές μονάδας που παρέχονται διασφαλίζουν ότι η λογική επικύρωσης λειτουργεί σωστά. Η χρήση της Python μονάδα δοκιμής Το πλαίσιο επιτρέπει τη δομημένη δοκιμή τόσο της επικύρωσης αναγνωριστικού μοντέλου όσο και της προσομοίωσης κλήσης API. Ο κηλίδα εντολή από το unittest.παρωδία Η βιβλιοθήκη αντικαθιστά την πραγματική κλήση API με ένα εικονικό αντικείμενο, επιτρέποντας στις δοκιμές να εκτελούνται χωρίς να εξαρτώνται από πραγματικές υπηρεσίες AWS. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την απομόνωση της λειτουργικότητας του κώδικα και την επαλήθευση ότι η λογική συμπεριφέρεται όπως αναμένεται σε διαφορετικά σενάρια, όπως έγκυρα και μη έγκυρα αναγνωριστικά μοντέλων.

Επιπλέον, οι δοκιμές χρησιμοποιούν διεκδικείΑυξάνει για να ελέγξετε εάν ενεργοποιούνται οι κατάλληλες εξαιρέσεις όταν παρέχεται ένα μη έγκυρο αναγνωριστικό μοντέλου. Ο συνδυασμός δοκιμών μονάδας και εικονικών αντικειμένων διασφαλίζει ότι κάθε μέρος του σεναρίου επικυρώνεται. Αυτή η προσέγγιση δοκιμών είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για την αποφυγή σφαλμάτων σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η άμεση αλληλεπίδραση με το AWS θα μπορούσε να προκαλέσει περιττό κόστος ή καθυστερήσεις εάν το αναγνωριστικό μοντέλου είναι λανθασμένο. Αυτές οι ολοκληρωμένες μέθοδοι καθιστούν το σενάριο επαναχρησιμοποιήσιμο, αξιόπιστο και βελτιστοποιημένο για συμπεράσματα χωρίς σφάλματα χρησιμοποιώντας το 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()

Αντιμετώπιση προβλημάτων σφαλμάτων αναγνωριστικού μοντέλου στο AWS Bedrock Runtime

Όταν εργάζεστε με το AWS Bedrock Runtime για την εκτέλεση συμπερασμάτων χρησιμοποιώντας μοντέλα γλώσσας, το παρεχόμενο αναγνωριστικό μοντέλου διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη διασφάλιση της σωστής λειτουργίας του συστήματος. Ένα λανθασμένο αναγνωριστικό μοντέλου, όπως ένα τυπογραφικό λάθος ή ένα μη υποστηριζόμενο αναγνωριστικό, μπορεί να οδηγήσει στο Εξαίρεση επικύρωσης σφάλμα. Μια σημαντική πτυχή είναι η διασφάλιση ότι το αναγνωριστικό μοντέλου είναι ενημερωμένο με την τεκμηρίωση του AWS Bedrock, καθώς ενδέχεται να υποστηρίζονται νεότερα μοντέλα και ενδέχεται να καταργηθούν τα παλαιότερα.

Ένα άλλο θέμα είναι η διαμόρφωση της περιοχής. Οι υπηρεσίες AWS όπως το Bedrock λειτουργούν σε συγκεκριμένες περιοχές και η χρήση ενός αναγνωριστικού μοντέλου σε μια περιοχή όπου δεν υποστηρίζεται θα προκαλέσει σφάλμα. Οι προγραμματιστές πρέπει να διασφαλίσουν ότι το επιλεγμένο μοντέλο είναι διαθέσιμο στην περιοχή στην οποία εργάζονται, καθώς οι περιοχές μπορεί να έχουν διαφορετικές προσφορές μοντέλων με βάση την τοπική ζήτηση και τη διαθεσιμότητα πόρων.

Επιπλέον, η σωστή επικύρωση εισόδου στο σενάριο είναι απαραίτητη. Η διαμόρφωση παραμέτρων όπως π.χ inferenceConfig θα πρέπει να ελεγχθεί για ορθότητα. Αυτό διασφαλίζει ότι όχι μόνο είναι έγκυρο το αναγνωριστικό μοντέλου, αλλά και οι παράμετροι όπως τα μέγιστα διακριτικά και η θερμοκρασία βρίσκονται εντός του αποδεκτού εύρους που καθορίζεται από το AWS Bedrock. Η τήρηση βέλτιστων πρακτικών, όπως ο καθορισμός επαναχρησιμοποιήσιμων συναρτήσεων για την επικύρωση των εισόδων, μπορεί να αποτρέψει εσφαλμένες διαμορφώσεις που διαφορετικά θα οδηγούσαν σε σφάλματα χρόνου εκτέλεσης.