Memperbaiki Kesalahan Pengidentifikasi Model Tidak Valid AWS Bedrock Runtime dengan Python Boto3

Mengatasi Masalah Pengidentifikasi Model di AWS Bedrock Runtime

Saat menggunakan AWS Bedrock Runtime dengan boto3 dengan Python, pengembang terkadang mengalami kesalahan terkait pengidentifikasi model. Salah satu kesalahan tersebut adalah ValidasiException, yang secara khusus menyoroti masalah pada pengidentifikasi model yang disediakan. Masalah ini bisa membuat frustasi, terutama ketika bekerja dengan model bahasa yang besar untuk inferensi.

Artikel ini akan membahas penyebab umum kesalahan "Pengidentifikasi Model Tidak Valid" dan memberikan solusi untuk membantu Anda mengatasinya. Kami akan menguraikan kemungkinan area kesalahan konfigurasi dan memandu Anda melalui langkah-langkah pemecahan masalah.

Memastikan bahwa ID model sudah benar sangat penting untuk kelancaran interaksi dengan Bedrock Runtime. Kesalahan ketik, model yang tidak didukung, atau panggilan API yang salah dapat menyebabkan kesalahan pengidentifikasi model tidak valid, yang dapat menunda pengembangan.

Dengan memverifikasi parameter tertentu seperti wilayah, ID model, dan kredensial AWS, Anda akan dapat menentukan dan memperbaiki masalah tersebut. Panduan ini akan membantu Anda lebih memahami cara mengonfigurasi dan memecahkan masalah AWS Bedrock Runtime untuk menghindari kesalahan validasi ini.

Memahami Solusi untuk Pengidentifikasi Model Tidak Valid di AWS Bedrock

Skrip yang disediakan bertujuan untuk menyelesaikan masalah umum dalam menerima a ValidasiException karena pengidentifikasi model yang tidak valid saat menggunakan AWS Bedrock Runtime dengan Boto3 dengan Python. Ide utamanya adalah memvalidasi pengidentifikasi model sebelum mengirim permintaan ke layanan AWS Bedrock. Dengan mengimplementasikan fungsi khusus yang disebut validasi_model_id, skrip memeriksa apakah ID model ada dalam daftar model valid yang telah ditentukan sebelumnya. Jika pengidentifikasi model tidak ada dalam daftar ini, maka akan muncul a NilaiKesalahan, mencegah pengiriman permintaan yang tidak valid. Hal ini memastikan bahwa kode tersebut menangani ID model yang salah secara efektif.

Aspek penting lainnya dari skrip ini adalah penanganan kesalahan terstrukturnya menggunakan coba...kecuali memblokir. Blok ini menangkap dua jenis kesalahan: ValueError yang dimunculkan oleh fungsi validasi, dan ClientError jika interaksi API AWS gagal. Dengan menangkap kesalahan ini, skrip mencatat pesan yang sesuai untuk membantu pengembang memahami apakah masalahnya terletak pada ID model atau permintaan API AWS. Tingkat penanganan kesalahan ini memastikan bahwa kode tersebut kuat dan mencegah error yang tidak terduga selama runtime.

Pada skrip kedua, pengujian unit yang disediakan memastikan bahwa logika validasi berfungsi dengan benar. Penggunaan Python paling unit Kerangka kerja ini memungkinkan pengujian terstruktur untuk validasi ID model dan simulasi panggilan API. Itu tambalan perintah dari unittest.mock perpustakaan menggantikan panggilan API sebenarnya dengan objek tiruan, memungkinkan pengujian berjalan tanpa bergantung pada layanan AWS yang sebenarnya. Hal ini penting untuk mengisolasi fungsionalitas kode dan memverifikasi bahwa logika berperilaku seperti yang diharapkan dalam skenario yang berbeda, seperti ID model yang valid dan tidak valid.

Selanjutnya tes yang digunakan tegaskan Kenaikan untuk memeriksa apakah pengecualian yang sesuai dipicu ketika ID model yang diberikan tidak valid. Kombinasi pengujian unit dan objek tiruan memastikan bahwa setiap bagian skrip divalidasi. Pendekatan pengujian ini sangat berguna untuk menghindari kesalahan dalam lingkungan produksi, di mana interaksi langsung dengan AWS dapat menimbulkan biaya atau penundaan yang tidak perlu jika pengidentifikasi model salah. Metode komprehensif ini membuat skrip dapat digunakan kembali, andal, dan dioptimalkan untuk inferensi bebas kesalahan menggunakan 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()

Memecahkan Masalah Kesalahan Pengidentifikasi Model di AWS Bedrock Runtime

Saat bekerja dengan AWS Bedrock Runtime untuk melakukan inferensi menggunakan model bahasa, pengidentifikasi model yang disediakan memainkan peran penting dalam memastikan sistem berfungsi dengan baik. ID model yang salah, seperti kesalahan ketik atau pengidentifikasi yang tidak didukung, dapat menyebabkan ValidasiException kesalahan. Salah satu aspek penting adalah memastikan bahwa pengidentifikasi model mutakhir dengan dokumentasi AWS Bedrock, karena model yang lebih baru mungkin didukung, dan model yang lebih lama mungkin tidak digunakan lagi.

Pertimbangan lainnya adalah konfigurasi wilayah. Layanan AWS seperti Bedrock beroperasi di wilayah tertentu, dan menggunakan ID model di wilayah yang tidak didukung akan menyebabkan kesalahan. Pengembang harus memastikan bahwa model yang dipilih tersedia di wilayah tempat mereka bekerja, karena wilayah mungkin memiliki penawaran model yang berbeda berdasarkan permintaan lokal dan ketersediaan sumber daya.

Selain itu, validasi masukan yang tepat dalam skrip juga penting. Konfigurasi parameter seperti inferensiConfig harus diperiksa kebenarannya. Hal ini memastikan bahwa tidak hanya pengidentifikasi model yang valid, tetapi juga parameter seperti token maksimum dan suhu berada dalam kisaran yang dapat diterima yang ditentukan oleh AWS Bedrock. Mengikuti praktik terbaik, seperti mendefinisikan fungsi yang dapat digunakan kembali untuk memvalidasi input, dapat mencegah kesalahan konfigurasi yang dapat mengakibatkan kesalahan runtime.