Solucionar el error de identificador de modelo no válido de AWS Bedrock Runtime con Python Boto3

Solución de problemas de identificador de modelo en AWS Bedrock Runtime

Al utilizar AWS Bedrock Runtime con boto3 en Python, los desarrolladores a veces pueden encontrar errores relacionados con los identificadores de modelo. Uno de esos errores es el Excepción de validación, que resalta específicamente un problema con el identificador de modelo proporcionado. Este problema puede resultar frustrante, especialmente cuando se trabaja con modelos de lenguaje grandes para realizar inferencias.

Este artículo explorará las causas comunes del error "Identificador de modelo no válido" y brindará una solución para ayudarlo a resolverlo. Desglosaremos las posibles áreas de configuración incorrecta y lo guiaremos a través de los pasos de solución de problemas.

Garantizar que la identificación del modelo sea correcta es esencial para una interacción fluida con Bedrock Runtime. Los errores tipográficos, los modelos no compatibles o las llamadas API incorrectas pueden provocar un error de identificador de modelo no válido, lo que puede retrasar el desarrollo.

Al verificar parámetros específicos como la región, el ID del modelo y las credenciales de AWS, podrá identificar y corregir el problema. Esta guía le ayudará a comprender mejor cómo configurar y solucionar problemas de AWS Bedrock Runtime para evitar estos errores de validación.

Comprensión de la solución para el identificador de modelo no válido en AWS Bedrock

El guión proporcionado tiene como objetivo resolver el problema común de recibir un Excepción de validación debido a un identificador de modelo no válido al utilizar AWS Bedrock Runtime con Boto3 en Python. La idea central es validar el identificador del modelo antes de enviar una solicitud al servicio AWS Bedrock. Al implementar una función personalizada llamada validar_modelo_id, el script comprueba si el ID del modelo existe en una lista predefinida de modelos válidos. Si el identificador del modelo no está en esta lista, genera un Error de valor, evitando que se envíe una solicitud no válida. Esto garantiza que el código maneje eficazmente los ID de modelo incorrectos.

Otro aspecto importante del script es su manejo estructurado de errores utilizando el intentar... excepto bloquear. Este bloque captura dos tipos de errores: un ValueError generado por la función de validación y un ClientError en caso de que falle la interacción de la API de AWS. Al detectar estos errores, el script registra los mensajes apropiados para ayudar al desarrollador a comprender si el problema radica en el ID del modelo o en la solicitud de la API de AWS. Este nivel de manejo de errores garantiza que el código sea sólido y evita fallas inesperadas durante el tiempo de ejecución.

En el segundo script, las pruebas unitarias proporcionadas garantizan que la lógica de validación funcione correctamente. El uso de Python prueba unitaria El marco permite realizar pruebas estructuradas tanto de la validación de ID del modelo como de la simulación de llamadas API. El parche comando de la prueba unitaria.mock La biblioteca reemplaza la llamada API real con un objeto simulado, lo que permite que las pruebas se ejecuten sin depender de los servicios reales de AWS. Esto es crucial para aislar la funcionalidad del código y verificar que la lógica se comporte como se espera en diferentes escenarios, como ID de modelo válidos e inválidos.

Además, las pruebas utilizan afirmarAumentos para comprobar si se activan las excepciones apropiadas cuando se proporciona una ID de modelo no válida. La combinación de pruebas unitarias y objetos simulados garantiza que cada parte del script esté validada. Este enfoque de prueba es particularmente útil para evitar errores en entornos de producción, donde la interacción directa con AWS podría generar costos o demoras innecesarias si el identificador del modelo es incorrecto. Estos métodos integrales hacen que el script sea reutilizable, confiable y optimizado para una inferencia sin errores mediante 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()

Solución de problemas de errores de identificador de modelo en AWS Bedrock Runtime

Cuando se trabaja con AWS Bedrock Runtime para realizar inferencias utilizando modelos de lenguaje, el identificador de modelo proporcionado desempeña un papel fundamental para garantizar que el sistema funcione correctamente. Un ID de modelo incorrecto, como un error tipográfico o un identificador no admitido, puede provocar la Excepción de validación error. Un aspecto importante es garantizar que el identificador del modelo esté actualizado con la documentación de AWS Bedrock, ya que es posible que se admitan modelos más nuevos y que los más antiguos queden obsoletos.

Otra consideración es la configuración de la región. Los servicios de AWS como Bedrock operan dentro de regiones específicas y el uso de un ID de modelo en una región donde no es compatible provocará un error. Los desarrolladores deben asegurarse de que el modelo elegido esté disponible en la región en la que trabajan, ya que las regiones pueden tener diferentes ofertas de modelos según la demanda local y la disponibilidad de recursos.

Además, es esencial una validación de entrada adecuada en el script. La configuración de parámetros como configuración de inferencia debe comprobarse su corrección. Esto garantiza que no solo el identificador del modelo sea válido, sino que también los parámetros como los tokens máximos y la temperatura estén dentro del rango aceptable especificado por AWS Bedrock. Seguir las mejores prácticas, como definir funciones reutilizables para validar las entradas, puede evitar configuraciones erróneas que, de otro modo, provocarían errores de tiempo de ejecución.