Correction de l'erreur d'identification de modèle non valide d'AWS Bedrock Runtime avec Python Boto3

Résolution des problèmes d'identification de modèle dans AWS Bedrock Runtime

Lors de l'utilisation d'AWS Bedrock Runtime avec boto3 en Python, les développeurs peuvent parfois rencontrer des erreurs liées aux identifiants de modèle. Une de ces erreurs est la Exception de validation, qui met spécifiquement en évidence un problème avec l'identifiant de modèle fourni. Ce problème peut être frustrant, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands modèles de langage à des fins d'inférence.

Cet article explorera les causes courantes de l'erreur « Identificateur de modèle invalide » et fournira une solution pour vous aider à la résoudre. Nous détaillerons les domaines possibles de mauvaise configuration et vous guiderons à travers les étapes de dépannage.

S'assurer que l'ID du modèle est correct est essentiel pour une interaction fluide avec le Bedrock Runtime. Des fautes de frappe, des modèles non pris en charge ou des appels d'API incorrects peuvent tous entraîner une erreur d'identifiant de modèle non valide, ce qui peut retarder le développement.

En vérifiant des paramètres spécifiques tels que la région, l'ID de modèle et les informations d'identification AWS, vous serez en mesure d'identifier et de corriger le problème. Ce guide vous aidera à mieux comprendre comment configurer et dépanner AWS Bedrock Runtime pour éviter ces erreurs de validation.

Comprendre la solution pour l'identifiant de modèle non valide dans AWS Bedrock

Le script fourni vise à résoudre le problème courant de la réception d'un Exception de validation en raison d'un identifiant de modèle non valide lors de l'utilisation d'AWS Bedrock Runtime avec Boto3 en Python. L'idée centrale est de valider l'identifiant du modèle avant d'envoyer une requête au service AWS Bedrock. En implémentant une fonction personnalisée appelée validate_model_id, le script vérifie si l'ID du modèle existe dans une liste prédéfinie de modèles valides. Si l'identifiant du modèle n'est pas dans cette liste, il génère un ValeurErreur, empêchant l'envoi d'une demande non valide. Cela garantit que le code gère efficacement les ID de modèle incorrects.

Un autre aspect important du script est sa gestion structurée des erreurs à l'aide du essaie...sauf bloc. Ce bloc capture deux types d'erreurs : une ValueError générée par la fonction de validation et une ClientError en cas d'échec de l'interaction avec l'API AWS. En détectant ces erreurs, le script enregistre les messages appropriés pour aider le développeur à comprendre si le problème réside dans l'ID de modèle ou dans la demande d'API AWS. Ce niveau de gestion des erreurs garantit la robustesse du code et évite les plantages inattendus pendant l'exécution.

Dans le deuxième script, les tests unitaires fournis garantissent le bon fonctionnement de la logique de validation. L'utilisation de Python test unitaire Le framework permet des tests structurés à la fois de la validation de l'ID du modèle et de la simulation des appels d'API. Le correctif commande du unittest.mock La bibliothèque remplace l'appel API réel par un objet fictif, permettant aux tests de s'exécuter sans dépendre des services AWS réels. Ceci est crucial pour isoler la fonctionnalité du code et vérifier que la logique se comporte comme prévu dans différents scénarios, tels que des ID de modèle valides et non valides.

De plus, les tests utilisent assertRaises pour vérifier si les exceptions appropriées sont déclenchées lorsqu'un ID de modèle non valide est fourni. La combinaison de tests unitaires et d'objets fictifs garantit que chaque partie du script est validée. Cette approche de test est particulièrement utile pour éviter les erreurs dans les environnements de production, où une interaction directe avec AWS pourrait entraîner des coûts ou des retards inutiles si l'identifiant du modèle est incorrect. Ces méthodes complètes rendent le script réutilisable, fiable et optimisé pour une inférence sans erreur à l'aide d'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()

Dépannage des erreurs d'identification de modèle dans le runtime AWS Bedrock

Lorsque vous travaillez avec AWS Bedrock Runtime pour effectuer une inférence à l'aide de modèles de langage, l'identifiant de modèle fourni joue un rôle essentiel pour garantir le bon fonctionnement du système. Un ID de modèle incorrect, tel qu'une faute de frappe ou un identifiant non pris en charge, peut entraîner le Exception de validation erreur. Un aspect important consiste à garantir que l'identifiant du modèle est à jour avec la documentation d'AWS Bedrock, car les modèles les plus récents peuvent être pris en charge et les plus anciens peuvent être obsolètes.

Une autre considération est la configuration de la région. Les services AWS comme Bedrock fonctionnent dans des régions spécifiques, et l'utilisation d'un ID de modèle dans une région où il n'est pas pris en charge entraînera une erreur. Les développeurs doivent s'assurer que le modèle choisi est disponible dans la région dans laquelle ils travaillent, car les régions peuvent proposer différentes offres de modèles en fonction de la demande locale et de la disponibilité des ressources.

De plus, une validation appropriée des entrées dans le script est essentielle. La configuration des paramètres tels que inférenceConfig il convient de vérifier son exactitude. Cela garantit que non seulement l'identifiant du modèle est valide, mais que les paramètres tels que le nombre maximal de jetons et la température se situent également dans la plage acceptable spécifiée par AWS Bedrock. Le respect des bonnes pratiques, telles que la définition de fonctions réutilisables pour valider les entrées, peut éviter des erreurs de configuration qui entraîneraient autrement des erreurs d'exécution.