AWS Bedrock Runtimen virheellisen mallitunnisteen virheen korjaaminen Python Boto3:lla

AWS Bedrock Runtime -mallin tunnisteongelmien ratkaiseminen

Käytettäessä AWS Bedrock Runtimea boto3:n kanssa Pythonissa kehittäjät voivat joskus kohdata mallitunnistimiin liittyviä virheitä. Yksi tällainen virhe on ValidationException, joka korostaa erityisesti annettuun mallitunnisteeseen liittyvää ongelmaa. Tämä ongelma voi olla turhauttavaa, varsinkin kun työskentelet suurten kielimallien kanssa johtopäätösten tekemiseksi.

Tässä artikkelissa tarkastellaan "Virheellinen mallitunniste" -virheen yleisiä syitä ja tarjotaan ratkaisu, joka auttaa sinua ratkaisemaan sen. Erottelemme mahdolliset virheelliset alueet ja opastamme sinua vianetsintävaiheiden läpi.

Oikean mallitunnuksen varmistaminen on välttämätöntä sujuvan vuorovaikutuksen kannalta Bedrock Runtime -sovelluksen kanssa. Kirjoitusvirheet, ei-tuetut mallit tai virheelliset API-kutsut voivat johtaa virheelliseen mallitunnistevirheeseen, mikä voi viivästyttää kehitystä.

Vahvistamalla tietyt parametrit, kuten alueen, mallin tunnuksen ja AWS-tunnistetiedot, voit paikantaa ja korjata ongelman. Tämä opas auttaa sinua ymmärtämään paremmin, kuinka AWS Bedrock Runtime määritetään ja vianmääritys tehdään näiden vahvistusvirheiden välttämiseksi.

AWS Bedrockin virheellisen mallitunnisteen ratkaisun ymmärtäminen

Tarjotun käsikirjoituksen tarkoituksena on ratkaista yleinen ongelma a ValidationException virheellisen mallitunnisteen vuoksi, kun käytetään AWS Bedrock Runtimea Boto3:n kanssa Pythonissa. Keskeisenä ideana on validoida mallin tunniste ennen pyynnön lähettämistä AWS Bedrock -palveluun. Toteuttamalla mukautetun funktion nimeltä validate_model_id, komentosarja tarkistaa, onko mallitunnus olemassa kelvollisten mallien ennalta määritetyssä luettelossa. Jos mallin tunniste ei ole tässä luettelossa, se nostaa a ValueError, mikä estää virheellisen pyynnön lähettämisen. Tämä varmistaa, että koodi käsittelee virheellisiä mallitunnuksia tehokkaasti.

Toinen tärkeä osa komentosarjaa on sen jäsennelty virheiden käsittely käyttämällä yritä...paitsi lohko. Tämä lohko kaappaa kahden tyyppisiä virheitä: validointitoiminnon aiheuttaman ValueError-virheen ja ClientError-ilmoituksen, jos AWS-sovellusliittymän vuorovaikutus epäonnistuu. Kun nämä virheet havaitaan, komentosarja kirjaa asianmukaiset viestit auttaakseen kehittäjää ymmärtämään, johtuuko ongelma mallitunnuksesta vai AWS-sovellusliittymäpyynnöstä. Tämä virheenkäsittelyn taso varmistaa, että koodi on vankka ja estää odottamattomat kaatumiset ajon aikana.

Toisessa skriptissä toimitetut yksikkötestit varmistavat, että validointilogiikka toimii oikein. Pythonin käyttö yksikkötesti Framework mahdollistaa sekä mallitunnuksen validoinnin että API-puhelusimuloinnin strukturoidun testauksen. The laastari komento osoitteesta unittest.mock kirjasto korvaa todellisen API-kutsun valeobjektilla, mikä mahdollistaa testien suorittamisen riippumatta todellisista AWS-palveluista. Tämä on ratkaisevan tärkeää koodin toiminnallisuuden eristämiseksi ja sen varmistamiseksi, että logiikka toimii odotetulla tavalla eri skenaarioissa, kuten kelvollisissa ja virheellisissä mallitunnuksissa.

Lisäksi testit käyttävät vakuuttaa korottaa tarkistaaksesi, käynnistyvätkö asianmukaiset poikkeukset, kun annetaan virheellinen mallitunnus. Yksikkötestien ja valeobjektien yhdistelmä varmistaa, että kaikki skriptin osat validoidaan. Tämä testaustapa on erityisen hyödyllinen virheiden välttämiseksi tuotantoympäristöissä, joissa suora vuorovaikutus AWS:n kanssa voi aiheuttaa tarpeettomia kustannuksia tai viiveitä, jos mallitunniste on virheellinen. Nämä kattavat menetelmät tekevät skriptistä uudelleenkäytettävän, luotettavan ja optimoidun virheettömään päättelyyn AWS Bedrock Runtime -sovelluksen avulla.

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()

AWS Bedrock Runtime -mallin tunnistevirheiden vianetsintä

Kun työskentelet AWS Bedrock Runtime -sovelluksen kanssa päätelmien suorittamiseksi kielimallien avulla, toimitetulla mallitunnisteella on ratkaiseva rooli järjestelmän asianmukaisen toiminnan varmistamisessa. Väärä mallitunnus, kuten kirjoitusvirhe tai ei-tuettu tunniste, voi johtaa ValidationException virhe. Yksi tärkeä näkökohta on varmistaa, että mallitunniste on ajan tasalla AWS Bedrockin dokumentaation kanssa, koska uudempia malleja voidaan tukea ja vanhemmat saattavat olla vanhentuneita.

Toinen näkökohta on alueen kokoonpano. AWS-palvelut, kuten Bedrock, toimivat tietyillä alueilla, ja mallitunnuksen käyttäminen alueella, jossa sitä ei tueta, aiheuttaa virheen. Kehittäjien on varmistettava, että valittu malli on saatavilla alueella, jolla he työskentelevät, koska alueilla voi olla erilaisia ​​​​malleja paikallisen kysynnän ja resurssien saatavuuden mukaan.

Lisäksi oikea syötteen validointi skriptissä on välttämätöntä. Parametrien konfigurointi, kuten inferenceConfig pitää tarkistaa oikeellisuus. Tämä varmistaa, että mallin tunnisteen lisäksi myös parametrit, kuten maksimitunnukset ja lämpötila, ovat AWS Bedrockin määrittämien hyväksyttävien rajojen sisällä. Parhaiden käytäntöjen noudattaminen, kuten uudelleenkäytettävien funktioiden määrittäminen syötteiden vahvistamiseksi, voi estää virheelliset määritykset, jotka muutoin johtaisivat ajonaikaisiin virheisiin.