AWS-i aluspõhja käitusaja kehtetu mudeli identifikaatori vea parandamine Python Boto3-ga

Mudeliidentifikaatori probleemide lahendamine AWS-i aluspõhja käitusajal

Kui kasutate Pythonis AWS Bedrock Runtime'i koos boto3-ga, võivad arendajad mõnikord esineda mudeliidentifikaatoritega seotud tõrgetega. Üks selline viga on ValidationException, mis tõstab konkreetselt esile probleemi antud mudeli identifikaatoriga. See probleem võib olla masendav, eriti kui töötate järelduste tegemiseks suurte keelemudelitega.

See artikkel uurib vea "Vale mudeli identifikaator" levinumaid põhjuseid ja pakub lahendust selle lahendamiseks. Tutvustame võimalikud valesti seadistamise piirkonnad ja juhendame teid tõrkeotsingu sammude kaudu.

Mudeli ID õigsuse tagamine on oluline Bedrock Runtime'iga sujuvaks suhtlemiseks. Kirjavead, toetamata mudelid või valed API-kutsed võivad viia vale mudeli identifikaatori veani, mis võib arendust edasi lükata.

Kontrollides konkreetseid parameetreid, nagu piirkond, mudeli ID ja AWS-i mandaadid, saate probleemi täpselt tuvastada ja parandada. See juhend aitab teil paremini mõista, kuidas AWS Bedrock Runtime'i konfigureerida ja tõrkeotsingut teha, et neid valideerimisvigu vältida.

AWS-i aluspõhja vale mudeli identifikaatori lahenduse mõistmine

Esitatud skripti eesmärk on lahendada levinud probleem a ValidationException vale mudeli identifikaatori tõttu, kui kasutate Pythonis koos Boto3-ga AWS Bedrock Runtime'i. Keskne idee on mudeli identifikaator enne AWS Bedrocki teenusele päringu saatmist kinnitada. Rakendades kohandatud funktsiooni nimega valide_model_id, kontrollib skript, kas mudeli ID on olemas kehtivate mudelite eelmääratletud loendis. Kui mudeli identifikaatorit selles loendis pole, tõstab see a ValueError, mis takistab kehtetu päringu saatmist. See tagab, et kood käsitleb tõhusalt valesid mudeli ID-sid.

Skripti teine ​​oluline aspekt on selle struktureeritud vigade käsitlemine, kasutades proovi... välja arvatud blokk. See plokk fikseerib kahte tüüpi tõrkeid: valideerimisfunktsiooni tekitatud ValueError ja AWS API interaktsiooni ebaõnnestumise korral ClientError. Nende vigade tuvastamisel logib skript asjakohased sõnumid, et aidata arendajal mõista, kas probleem on mudeli ID-s või AWS API taotluses. Selline veakäsitluse tase tagab koodi töökindluse ja hoiab ära ootamatud kokkujooksmised käitusajal.

Teises skriptis tagavad ühikutestid, et valideerimisloogika töötab õigesti. Pythoni kasutamine ühiktest raamistik võimaldab nii mudeli ID valideerimise kui ka API kõne simulatsiooni struktureeritud testimist. The plaaster käsk unittest.mock raamatukogu asendab tegeliku API-kõne näidisobjektiga, võimaldades teste käivitada ilma tegelikest AWS-i teenustest sõltumata. See on ülioluline koodi funktsionaalsuse eraldamiseks ja selle kontrollimiseks, kas loogika käitub ootuspäraselt erinevate stsenaariumide korral, näiteks kehtivate ja kehtetute mudeli ID-de korral.

Lisaks kasutavad testid kinnitab Tõstab kontrollimaks, kas vale mudeli ID esitamisel käivituvad sobivad erandid. Üksustestide ja näidisobjektide kombinatsioon tagab, et skripti iga osa on valideeritud. See testimisviis on eriti kasulik vigade vältimiseks tootmiskeskkondades, kus otsene suhtlemine AWS-iga võib põhjustada tarbetuid kulusid või viivitusi, kui mudeli identifikaator on vale. Need kõikehõlmavad meetodid muudavad skripti korduvkasutatavaks, usaldusväärseks ja optimeeritud veatute järelduste tegemiseks, kasutades AWS Bedrock Runtime'i.

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()

Mudeli identifikaatori vigade tõrkeotsing AWS-i aluspõhja käitusajal

Kui töötate programmiga AWS Bedrock Runtime keelemudelite abil järelduste tegemiseks, mängib pakutud mudeli identifikaator süsteemi nõuetekohase toimimise tagamisel olulist rolli. Vale mudeli ID, näiteks kirjaviga või toetamata identifikaator, võib põhjustada ValidationException viga. Üks oluline aspekt on tagada, et mudeli identifikaator oleks AWS Bedrocki dokumentatsiooniga ajakohane, kuna uuemaid mudeleid võidakse toetada ja vanemad mudelid võivad olla aegunud.

Teine kaalutlus on piirkonna konfiguratsioon. AWS-teenused, nagu Bedrock, töötavad kindlates piirkondades ja mudeli ID kasutamine piirkonnas, kus seda ei toetata, põhjustab tõrke. Arendajad peavad tagama, et valitud mudel oleks saadaval piirkonnas, kus nad töötavad, kuna piirkondades võib olla erinevaid mudeleid, mis põhinevad kohalikul nõudlusel ja ressursside saadavusel.

Lisaks on skriptis oluline sisendi õige kontrollimine. Selliste parameetrite konfigureerimine nagu järeldusConfig tuleb õigsust kontrollida. See tagab, et mitte ainult mudeli identifikaator ei kehti, vaid ka parameetrid, nagu maksimaalsed märgid ja temperatuur, jäävad AWS Bedrocki määratud vastuvõetavasse vahemikku. Parimate tavade järgimine, näiteks korduvkasutatavate funktsioonide määratlemine sisendite kinnitamiseks, võib ära hoida valekonfiguratsiooni, mis muidu põhjustaks käitusvigu.