Python Boto3 સાથે AWS બેડરોક રનટાઇમની અમાન્ય મોડલ ઓળખકર્તા ભૂલને ઠીક કરવી

AWS બેડરોક રનટાઇમમાં મોડલ આઇડેન્ટિફાયર મુદ્દાઓને સંબોધિત કરવું

પાયથોનમાં boto3 સાથે AWS બેડરોક રનટાઇમનો ઉપયોગ કરતી વખતે, વિકાસકર્તાઓ ક્યારેક મોડેલ ઓળખકર્તાઓને સંબંધિત ભૂલોનો સામનો કરી શકે છે. આવી એક ભૂલ છે માન્યતા અપવાદ, જે ખાસ કરીને પ્રદાન કરેલ મોડેલ ઓળખકર્તા સાથેની સમસ્યાને હાઇલાઇટ કરે છે. આ સમસ્યા નિરાશાજનક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે અનુમાન માટે મોટા ભાષાના મોડલ સાથે કામ કરો.

આ લેખ "અમાન્ય મોડલ આઇડેન્ટિફાયર" ભૂલના સામાન્ય કારણોનું અન્વેષણ કરશે અને તેને ઉકેલવામાં તમારી સહાય માટે ઉકેલ પ્રદાન કરશે. અમે ખોટી ગોઠવણીના સંભવિત ક્ષેત્રોને તોડી નાખીશું અને મુશ્કેલીનિવારણ પગલાંઓ દ્વારા તમને માર્ગદર્શન આપીશું.

બેડરોક રનટાઇમ સાથે સરળ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા માટે મોડેલ ID સાચો છે તેની ખાતરી કરવી જરૂરી છે. ટાઈપો, અસમર્થિત મોડલ્સ અથવા ખોટા API કૉલ્સ બધા અમાન્ય મોડેલ ઓળખકર્તા ભૂલ તરફ દોરી શકે છે, જે વિકાસમાં વિલંબ કરી શકે છે.

પ્રદેશ, મૉડલ ID અને AWS ઓળખપત્રો જેવા વિશિષ્ટ પરિમાણોને ચકાસીને, તમે સમસ્યાને નિર્ધારિત કરી શકશો અને તેને સુધારી શકશો. આ માર્ગદર્શિકા તમને આ માન્યતા ભૂલોને ટાળવા માટે AWS બેડરોક રનટાઇમને કેવી રીતે રૂપરેખાંકિત અને સમસ્યાનું નિવારણ કરવું તે વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ કરશે.

AWS બેડરોકમાં અમાન્ય મોડલ ઓળખકર્તા માટેના ઉકેલને સમજવું

આપેલી સ્ક્રિપ્ટનો હેતુ a પ્રાપ્ત કરવાની સામાન્ય સમસ્યાને ઉકેલવાનો છે માન્યતા અપવાદ Python માં Boto3 સાથે AWS બેડરોક રનટાઇમનો ઉપયોગ કરતી વખતે અમાન્ય મોડેલ ઓળખકર્તાને કારણે. કેન્દ્રીય વિચાર AWS બેડરોક સેવાને વિનંતી મોકલતા પહેલા મોડેલ ઓળખકર્તાને માન્ય કરવાનો છે. કહેવાય વૈવિધ્યપૂર્ણ કાર્ય અમલીકરણ દ્વારા validate_model_id, સ્ક્રિપ્ટ ચકાસે છે કે શું મોડલ ID માન્ય મોડલ્સની પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સૂચિમાં અસ્તિત્વમાં છે. જો મોડેલ ઓળખકર્તા આ સૂચિમાં નથી, તો તે a વધારે છે મૂલ્ય ભૂલ, અમાન્ય વિનંતિ મોકલવાથી અટકાવે છે. આ ખાતરી કરે છે કે કોડ ખોટા મોડેલ ID ને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરે છે.

સ્ક્રિપ્ટનું બીજું મહત્વનું પાસું એ છે કે તેનો ઉપયોગ કરીને સ્ટ્રક્ચર્ડ એરર હેન્ડલિંગ કરવું પ્રયાસ કરો...સિવાય બ્લોક આ બ્લોક બે પ્રકારની ભૂલોને કેપ્ચર કરે છે: માન્યતા કાર્ય દ્વારા ઉભી કરાયેલ ValueError, અને AWS API ક્રિયાપ્રતિક્રિયા નિષ્ફળ જાય તો ક્લાયંટ એરર. આ ભૂલોને પકડીને, વિકાસકર્તાને એ સમજવામાં મદદ કરવા માટે સ્ક્રિપ્ટ યોગ્ય સંદેશાઓ લૉગ કરે છે કે શું સમસ્યા મોડેલ ID અથવા AWS API વિનંતી સાથે છે. એરર હેન્ડલિંગનું આ સ્તર સુનિશ્ચિત કરે છે કે કોડ મજબૂત છે અને રનટાઈમ દરમિયાન અનપેક્ષિત ક્રેશને અટકાવે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટમાં, આપેલા એકમ પરીક્ષણો ખાતરી કરે છે કે માન્યતા તર્ક યોગ્ય રીતે કાર્ય કરે છે. પાયથોન્સનો ઉપયોગ એકીકૃત ફ્રેમવર્ક મોડેલ ID માન્યતા અને API કૉલ સિમ્યુલેશન બંનેના માળખાગત પરીક્ષણ માટે પરવાનગી આપે છે. આ પેચ માંથી આદેશ unittest.mock લાઇબ્રેરી વાસ્તવિક API કૉલને મોક ઑબ્જેક્ટ સાથે બદલે છે, વાસ્તવિક AWS સેવાઓ પર આધાર રાખ્યા વિના પરીક્ષણો ચલાવવા માટે સક્ષમ કરે છે. કોડની કાર્યક્ષમતાને અલગ કરવા અને માન્ય અને અમાન્ય મોડેલ ID જેવા વિવિધ દૃશ્યો હેઠળ તર્ક અપેક્ષા મુજબ વર્તે છે તે ચકાસવા માટે આ મહત્વપૂર્ણ છે.

વધુમાં, પરીક્ષણો ઉપયોગ કરે છે assert raises જ્યારે અમાન્ય મોડેલ ID પ્રદાન કરવામાં આવે ત્યારે યોગ્ય અપવાદો ટ્રિગર થાય છે કે કેમ તે તપાસવા માટે. એકમ પરીક્ષણો અને મોક ઑબ્જેક્ટ્સનું સંયોજન સુનિશ્ચિત કરે છે કે સ્ક્રિપ્ટનો દરેક ભાગ માન્ય છે. આ પરીક્ષણ અભિગમ ખાસ કરીને ઉત્પાદન વાતાવરણમાં ભૂલોને ટાળવા માટે ઉપયોગી છે, જ્યાં મોડલ ઓળખકર્તા ખોટો હોય તો AWS સાથે સીધી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા બિનજરૂરી ખર્ચ અથવા વિલંબનો ભોગ બની શકે છે. આ વ્યાપક પદ્ધતિઓ AWS બેડરોક રનટાઇમનો ઉપયોગ કરીને સ્ક્રિપ્ટને ફરીથી વાપરી શકાય તેવી, વિશ્વસનીય અને ભૂલ-મુક્ત અનુમાન માટે ઑપ્ટિમાઇઝ બનાવે છે.

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 બેડરોક રનટાઇમમાં મોડલ ઓળખકર્તા ભૂલોનું નિવારણ

ભાષાના મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને અનુમાન કરવા માટે AWS બેડરોક રનટાઇમ સાથે કામ કરતી વખતે, પ્રદાન કરેલ મોડલ ઓળખકર્તા સિસ્ટમના યોગ્ય કાર્યને સુનિશ્ચિત કરવામાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે. ખોટો મોડલ ID, જેમ કે ટાઈપો અથવા અસમર્થિત ઓળખકર્તા, આ તરફ દોરી શકે છે માન્યતા અપવાદ ભૂલ એક અગત્યનું પાસું એ સુનિશ્ચિત કરવાનું છે કે મોડલ ઓળખકર્તા AWS બેડરોકના દસ્તાવેજો સાથે અપ-ટૂ-ડેટ છે, કારણ કે નવા મોડલ્સને સપોર્ટ કરવામાં આવી શકે છે અને જૂનાને નાપસંદ કરવામાં આવી શકે છે.

અન્ય વિચારણા એ પ્રદેશ રૂપરેખાંકન છે. બેડરોક જેવી AWS સેવાઓ ચોક્કસ પ્રદેશોમાં કાર્ય કરે છે અને જ્યાં તે સમર્થિત નથી તેવા પ્રદેશમાં મોડેલ ID નો ઉપયોગ કરવાથી ભૂલ થશે. વિકાસકર્તાઓએ એ સુનિશ્ચિત કરવું આવશ્યક છે કે પસંદ કરેલ મોડેલ તેઓ જે પ્રદેશમાં કામ કરી રહ્યા છે ત્યાં ઉપલબ્ધ છે, કારણ કે પ્રદેશોમાં સ્થાનિક માંગ અને સંસાધનની ઉપલબ્ધતાના આધારે મોડેલોની વિવિધ ઓફરો હોઈ શકે છે.

વધુમાં, સ્ક્રિપ્ટમાં યોગ્ય ઇનપુટ માન્યતા આવશ્યક છે. પરિમાણોનું રૂપરેખાંકન જેમ કે inferenceConfig ચોકસાઈ માટે તપાસ કરવી જોઈએ. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે માત્ર મોડેલ ઓળખકર્તા જ માન્ય નથી, પરંતુ મહત્તમ ટોકન્સ અને તાપમાન જેવા પરિમાણો પણ AWS બેડરોક દ્વારા નિર્દિષ્ટ સ્વીકાર્ય શ્રેણીની અંદર છે. ઇનપુટ્સને માન્ય કરવા માટે ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કાર્યોને વ્યાખ્યાયિત કરવા જેવી શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓને અનુસરીને, ખોટી ગોઠવણીને અટકાવી શકે છે જે અન્યથા રનટાઈમ ભૂલોમાં પરિણમશે.