Python Boto3 के साथ AWS बेडरॉक रनटाइम की अमान्य मॉडल पहचानकर्ता त्रुटि को ठीक करना

AWS बेडरॉक रनटाइम में मॉडल पहचानकर्ता मुद्दों को संबोधित करना

पायथन में boto3 के साथ AWS बेडरॉक रनटाइम का उपयोग करते समय, डेवलपर्स को कभी-कभी मॉडल पहचानकर्ताओं से संबंधित त्रुटियों का सामना करना पड़ सकता है। ऐसी ही एक त्रुटि है सत्यापन अपवाद, जो विशेष रूप से प्रदत्त मॉडल पहचानकर्ता के साथ एक समस्या पर प्रकाश डालता है। यह समस्या निराशाजनक हो सकती है, खासकर जब अनुमान के लिए बड़े भाषा मॉडल के साथ काम कर रहे हों।

यह आलेख "अमान्य मॉडल पहचानकर्ता" त्रुटि के सामान्य कारणों का पता लगाएगा और इसे हल करने में आपकी सहायता के लिए एक समाधान प्रदान करेगा। हम गलत कॉन्फ़िगरेशन के संभावित क्षेत्रों को तोड़ेंगे और समस्या निवारण चरणों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करेंगे।

यह सुनिश्चित करना कि मॉडल आईडी सही है, बेडरॉक रनटाइम के साथ सहज इंटरेक्शन के लिए आवश्यक है। टाइपो, असमर्थित मॉडल, या गलत एपीआई कॉल सभी अमान्य मॉडल पहचानकर्ता त्रुटि का कारण बन सकते हैं, जिससे विकास में देरी हो सकती है।

क्षेत्र, मॉडल आईडी और एडब्ल्यूएस क्रेडेंशियल जैसे विशिष्ट मापदंडों को सत्यापित करके, आप समस्या का पता लगाने और उसे ठीक करने में सक्षम होंगे। यह मार्गदर्शिका आपको इन सत्यापन त्रुटियों से बचने के लिए AWS बेडरॉक रनटाइम को कॉन्फ़िगर और समस्या निवारण करने के तरीके को बेहतर ढंग से समझने में मदद करेगी।

AWS बेडरॉक में अमान्य मॉडल पहचानकर्ता के समाधान को समझना

प्रदान की गई स्क्रिप्ट का उद्देश्य प्राप्त करने की सामान्य समस्या को हल करना है सत्यापन अपवाद Python में Boto3 के साथ AWS बेडरॉक रनटाइम का उपयोग करते समय एक अमान्य मॉडल पहचानकर्ता के कारण। केंद्रीय विचार AWS बेडरॉक सेवा को अनुरोध भेजने से पहले मॉडल पहचानकर्ता को मान्य करना है। नामक एक कस्टम फ़ंक्शन को कार्यान्वित करके मान्य_मॉडल_आईडी, स्क्रिप्ट जाँचती है कि क्या मॉडल आईडी वैध मॉडलों की पूर्वनिर्धारित सूची में मौजूद है। यदि मॉडल पहचानकर्ता इस सूची में नहीं है, तो यह a उठाता है वैल्यूत्रुटि, एक अमान्य अनुरोध को भेजे जाने से रोकना। यह सुनिश्चित करता है कि कोड गलत मॉडल आईडी को प्रभावी ढंग से संभालता है।

स्क्रिप्ट का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू इसका उपयोग करके संरचित त्रुटि प्रबंधन है कोशिश करें...सिवाय अवरोध पैदा करना। यह ब्लॉक दो प्रकार की त्रुटियों को पकड़ता है: सत्यापन फ़ंक्शन द्वारा उठाया गया एक वैल्यूएरर, और एडब्ल्यूएस एपीआई इंटरैक्शन विफल होने पर क्लाइंटएरर। इन त्रुटियों को पकड़कर, स्क्रिप्ट डेवलपर को यह समझने में मदद करने के लिए उचित संदेश लॉग करती है कि क्या समस्या मॉडल आईडी या एडब्ल्यूएस एपीआई अनुरोध के साथ है। त्रुटि प्रबंधन का यह स्तर सुनिश्चित करता है कि कोड मजबूत है और रनटाइम के दौरान अप्रत्याशित क्रैश को रोकता है।

दूसरी स्क्रिप्ट में, प्रदान किए गए यूनिट परीक्षण यह सुनिश्चित करते हैं कि सत्यापन तर्क सही ढंग से काम करता है। पाइथॉन का उपयोग इकाई परीक्षण फ्रेमवर्क मॉडल आईडी सत्यापन और एपीआई कॉल सिमुलेशन दोनों के संरचित परीक्षण की अनुमति देता है। पैबंद से आदेश Unittest.नकली लाइब्रेरी वास्तविक एपीआई कॉल को मॉक ऑब्जेक्ट से बदल देती है, जिससे परीक्षण वास्तविक AWS सेवाओं पर निर्भर हुए बिना चलने में सक्षम हो जाते हैं। यह कोड की कार्यक्षमता को अलग करने और यह सत्यापित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि तर्क विभिन्न परिदृश्यों, जैसे वैध और अमान्य मॉडल आईडी के तहत अपेक्षित व्यवहार करता है।

इसके अलावा, परीक्षण का उपयोग करें ज़ोर उठाता है यह जांचने के लिए कि क्या अमान्य मॉडल आईडी प्रदान किए जाने पर उचित अपवाद ट्रिगर होते हैं। यूनिट परीक्षणों और नकली वस्तुओं का संयोजन यह सुनिश्चित करता है कि स्क्रिप्ट का प्रत्येक भाग मान्य है। यह परीक्षण दृष्टिकोण उत्पादन वातावरण में त्रुटियों से बचने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जहां मॉडल पहचानकर्ता गलत होने पर AWS के साथ सीधे संपर्क में अनावश्यक लागत या देरी हो सकती है। ये व्यापक विधियाँ AWS बेडरॉक रनटाइम का उपयोग करके स्क्रिप्ट को पुन: प्रयोज्य, विश्वसनीय और त्रुटि-मुक्त अनुमान के लिए अनुकूलित बनाती हैं।

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 बेडरॉक रनटाइम में मॉडल पहचानकर्ता त्रुटियों का समस्या निवारण

भाषा मॉडल का उपयोग करके अनुमान लगाने के लिए AWS बेडरॉक रनटाइम के साथ काम करते समय, प्रदान किया गया मॉडल पहचानकर्ता सिस्टम के ठीक से काम करने को सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। गलत मॉडल आईडी, जैसे टाइपो त्रुटि या असमर्थित पहचानकर्ता, इसका कारण बन सकता है सत्यापन अपवाद गलती। एक महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित करना है कि मॉडल पहचानकर्ता AWS बेडरॉक के दस्तावेज़ीकरण के साथ अद्यतित है, क्योंकि नए मॉडल का समर्थन किया जा सकता है, और पुराने को अप्रचलित किया जा सकता है।

एक अन्य विचार क्षेत्र विन्यास है। बेडरॉक जैसी AWS सेवाएँ विशिष्ट क्षेत्रों में संचालित होती हैं, और ऐसे क्षेत्र में मॉडल आईडी का उपयोग करना जहाँ यह समर्थित नहीं है, त्रुटि का कारण बनेगा। डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करना होगा कि चुना गया मॉडल उस क्षेत्र में उपलब्ध है जिसमें वे काम कर रहे हैं, क्योंकि क्षेत्रों में स्थानीय मांग और संसाधन उपलब्धता के आधार पर मॉडल की अलग-अलग पेशकश हो सकती है।

इसके अलावा, स्क्रिप्ट में उचित इनपुट सत्यापन आवश्यक है। जैसे मापदंडों का विन्यास inferenceconfig सत्यता के लिए जाँच की जानी चाहिए। यह सुनिश्चित करता है कि न केवल मॉडल पहचानकर्ता वैध है, बल्कि अधिकतम टोकन और तापमान जैसे पैरामीटर भी AWS बेडरॉक द्वारा निर्दिष्ट स्वीकार्य सीमा के भीतर हैं। सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना, जैसे इनपुट को मान्य करने के लिए पुन: प्रयोज्य कार्यों को परिभाषित करना, गलत कॉन्फ़िगरेशन को रोक सकता है जिसके परिणामस्वरूप रनटाइम त्रुटियां होंगी।