Az AWS Bedrock Runtime érvénytelen modellazonosító hibájának javítása a Python Boto3 segítségével

Modellazonosítóval kapcsolatos problémák megoldása az AWS Bedrock Runtime programban

Ha az AWS Bedrock Runtime-ot a boto3-mal együtt használja Pythonban, a fejlesztők néha hibákba ütközhetnek a modellazonosítókkal kapcsolatban. Az egyik ilyen hiba a ValidationException, amely kifejezetten rávilágít egy problémára a megadott modellazonosítóval kapcsolatban. Ez a probléma frusztráló lehet, különösen, ha nagy nyelvi modellekkel dolgozunk következtetések levonására.

Ez a cikk megvizsgálja az „Érvénytelen modellazonosító” hiba gyakori okait, és megoldást kínál a probléma megoldására. Lebontjuk a hibás konfiguráció lehetséges területeit, és végigvezetjük a hibaelhárítási lépéseken.

A modellazonosító helyességének biztosítása elengedhetetlen a Bedrock Runtime programmal való zökkenőmentes interakcióhoz. Az elírási hibák, a nem támogatott modellek vagy a helytelen API-hívások érvénytelen modellazonosító hibához vezethetnek, ami késleltetheti a fejlesztést.

Bizonyos paraméterek, például a régió, a modellazonosító és az AWS-hitelesítési adatok ellenőrzésével pontosan meghatározhatja és kijavíthatja a problémát. Ez az útmutató segít jobban megérteni az AWS Bedrock Runtime konfigurálását és hibaelhárítását az érvényesítési hibák elkerülése érdekében.

Az AWS alapkőzetben található érvénytelen modellazonosító megoldásának megértése

A megadott forgatókönyv célja a fogadás általános problémája a ValidationException érvénytelen modellazonosító miatt, amikor AWS Bedrock Runtime-ot használ a Boto3-mal Pythonban. A központi ötlet az, hogy érvényesítse a modellazonosítót, mielőtt kérést küldene az AWS Bedrock szolgáltatásnak. nevű egyedi függvény megvalósításával validate_model_id, a szkript ellenőrzi, hogy a modellazonosító létezik-e az érvényes modellek előre meghatározott listájában. Ha a modellazonosító nem szerepel ebben a listában, akkor a ValueError, megakadályozva az érvénytelen kérés elküldését. Ez biztosítja, hogy a kód hatékonyan kezelje a helytelen modellazonosítókat.

A szkript másik fontos szempontja a strukturált hibakezelés a próbáld meg... kivéve tömb. Ez a blokk kétféle hibát rögzít: az érvényesítési függvény által előidézett ValueError-t és az AWS API interakció sikertelensége esetén a ClientError-t. A hibák észlelésével a szkript naplózza a megfelelő üzeneteket, hogy segítsen a fejlesztőnek megérteni, hogy a probléma a modellazonosítóban vagy az AWS API-kérésben van-e. Ez a hibakezelési szint biztosítja a kód robusztusságát, és megakadályozza a váratlan összeomlásokat futás közben.

A második szkriptben a megadott egységtesztek biztosítják az érvényesítési logika megfelelő működését. A Python használata egységteszt A keretrendszer lehetővé teszi a modellazonosító érvényesítésének és az API-hívás szimulációjának strukturált tesztelését. A tapasz parancsot a unittest.mock könyvtár lecseréli a tényleges API-hívást egy hamis objektumra, lehetővé téve a tesztek futtatását anélkül, hogy a valódi AWS-szolgáltatásoktól függnének. Ez kulcsfontosságú a kód funkcióinak elkülönítéséhez és annak ellenőrzéséhez, hogy a logika a várt módon viselkedik-e különböző forgatókönyvek, például érvényes és érvénytelen modellazonosítók esetén.

Továbbá a tesztek használnak állítjaEmel annak ellenőrzésére, hogy érvényesülnek-e a megfelelő kivételek, ha érvénytelen modellazonosítót adnak meg. Az egységtesztek és az álobjektumok kombinációja biztosítja, hogy a szkript minden része érvényes legyen. Ez a tesztelési megközelítés különösen hasznos az éles környezetben előforduló hibák elkerülésére, ahol az AWS-sel való közvetlen interakció szükségtelen költségekkel vagy késleltetéssel járhat, ha a modellazonosító helytelen. Ezek az átfogó módszerek újrafelhasználhatóvá, megbízhatóvá és az AWS Bedrock Runtime használatával hibamentes következtetésre optimalizálják a szkriptet.

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()

Modellazonosító hibák hibaelhárítása az AWS Bedrock Runtime programban

Amikor az AWS Bedrock Runtime programmal dolgozik a nyelvi modellek segítségével történő következtetés levonására, a megadott modellazonosító kritikus szerepet játszik a rendszer megfelelő működésének biztosításában. A helytelen modellazonosító, például elírás vagy nem támogatott azonosító, a ValidationException hiba. Az egyik fontos szempont annak biztosítása, hogy a modellazonosító naprakész legyen az AWS Bedrock dokumentációjával, mivel előfordulhat, hogy az újabb modellek támogatottak, a régebbiek pedig elavultak.

Egy másik szempont a régió konfigurációja. Az AWS-szolgáltatások, mint például a Bedrock, meghatározott régiókon belül működnek, és egy modellazonosító használata olyan régióban, ahol az nem támogatott, hibát okoz. A fejlesztőknek gondoskodniuk kell arról, hogy a kiválasztott modell elérhető legyen abban a régióban, amelyben dolgoznak, mivel a régiók különböző modellkínálattal rendelkezhetnek a helyi kereslet és az erőforrások elérhetősége alapján.

Ezenkívül elengedhetetlen a megfelelő bemeneti érvényesítés a szkriptben. A paraméterek konfigurálása, mint pl következtetésConfig helyességét ellenőrizni kell. Ez biztosítja, hogy ne csak a modellazonosító érvényes legyen, hanem az olyan paraméterek is, mint a maximális tokenek és a hőmérséklet az AWS Bedrock által meghatározott elfogadható tartományon belül legyenek. A bevált gyakorlatok követése, például az újrafelhasználható függvények meghatározása a bemenetek érvényesítéséhez, megelőzheti a hibás konfigurációkat, amelyek egyébként futásidejű hibákat okoznának.