Correzione dell'errore dell'identificatore del modello non valido del runtime AWS Bedrock con Python Boto3

Risoluzione dei problemi relativi agli identificatori del modello in AWS Bedrock Runtime

Quando si utilizza AWS Bedrock Runtime con boto3 in Python, gli sviluppatori potrebbero talvolta riscontrare errori relativi agli identificatori del modello. Uno di questi errori è il ValidationException, che evidenzia specificamente un problema con l'identificatore del modello fornito. Questo problema può essere frustrante, soprattutto quando si lavora con modelli linguistici di grandi dimensioni per l'inferenza.

Questo articolo esplorerà le cause più comuni dell'errore "Identificatore modello non valido" e fornirà una soluzione per aiutarti a risolverlo. Analizzeremo le possibili aree di errata configurazione e ti guideremo attraverso i passaggi per la risoluzione dei problemi.

Garantire che l'ID modello sia corretto è essenziale per un'interazione fluida con Bedrock Runtime. Errori di battitura, modelli non supportati o chiamate API errate possono portare all'errore dell'identificatore del modello non valido, che può ritardare lo sviluppo.

Verificando parametri specifici come la regione, l'ID modello e le credenziali AWS, sarai in grado di individuare e correggere il problema. Questa guida ti aiuterà a comprendere meglio come configurare e risolvere i problemi di AWS Bedrock Runtime per evitare questi errori di convalida.

Comprendere la soluzione per l'identificatore del modello non valido in AWS Bedrock

Lo script fornito mira a risolvere il problema comune della ricezione di un file ValidationException a causa di un identificatore di modello non valido quando si utilizza AWS Bedrock Runtime con Boto3 in Python. L'idea centrale è convalidare l'identificatore del modello prima di inviare una richiesta al servizio AWS Bedrock. Implementando una funzione personalizzata chiamata validate_model_id, lo script controlla se l'ID modello esiste in un elenco predefinito di modelli validi. Se l'identificatore del modello non è in questo elenco, viene sollevata una a ValoreErrore, impedendo l'invio di una richiesta non valida. Ciò garantisce che il codice gestisca in modo efficace gli ID modello errati.

Un altro aspetto importante dello script è la gestione strutturata degli errori utilizzando il file provare...tranne bloccare. Questo blocco acquisisce due tipi di errori: un ValueError generato dalla funzione di convalida e un ClientError nel caso in cui l'interazione dell'API AWS fallisca. Rilevando questi errori, lo script registra i messaggi appropriati per aiutare lo sviluppatore a capire se il problema riguarda l'ID modello o la richiesta API AWS. Questo livello di gestione degli errori garantisce che il codice sia robusto e previene arresti anomali imprevisti durante il runtime.

Nel secondo script gli unit test forniti assicurano il corretto funzionamento della logica di validazione. L'uso di Python unittest Il framework consente test strutturati sia della convalida dell'ID del modello che della simulazione della chiamata API. IL toppa comando da parte di unittest.mock libreria sostituisce la chiamata API effettiva con un oggetto fittizio, consentendo l'esecuzione dei test senza dipendere dai servizi AWS reali. Ciò è fondamentale per isolare la funzionalità del codice e verificare che la logica si comporti come previsto in diversi scenari, ad esempio ID modello validi e non validi.

Inoltre, i test utilizzano assertRaises per verificare se vengono attivate le eccezioni appropriate quando viene fornito un ID modello non valido. La combinazione di unit test e oggetti mock garantisce che ogni parte dello script sia convalidata. Questo approccio di test è particolarmente utile per evitare errori negli ambienti di produzione, dove l'interazione diretta con AWS potrebbe comportare costi o ritardi inutili se l'identificatore del modello non è corretto. Questi metodi completi rendono lo script riutilizzabile, affidabile e ottimizzato per un'inferenza priva di errori utilizzando 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()

Risoluzione dei problemi relativi agli errori di identificatore del modello nel runtime AWS Bedrock

Quando si lavora con AWS Bedrock Runtime per eseguire inferenza utilizzando modelli linguistici, l'identificatore del modello fornito svolge un ruolo fondamentale nel garantire il corretto funzionamento del sistema. Un ID modello errato, ad esempio un errore di battitura o un identificatore non supportato, può portare all'errore ValidationException errore. Un aspetto importante è garantire che l'identificatore del modello sia aggiornato con la documentazione di AWS Bedrock, poiché i modelli più recenti potrebbero essere supportati e quelli più vecchi potrebbero essere deprecati.

Un'altra considerazione è la configurazione della regione. I servizi AWS come Bedrock operano all'interno di regioni specifiche e l'utilizzo di un ID modello in una regione in cui non è supportato causerà un errore. Gli sviluppatori devono garantire che il modello scelto sia disponibile nella regione in cui lavorano, poiché le regioni potrebbero avere diverse offerte di modelli in base alla domanda locale e alla disponibilità delle risorse.

Inoltre, è essenziale una corretta convalida dell'input nello script. La configurazione di parametri come inferenzaConfig bisognerebbe controllarne la correttezza. Ciò garantisce che non solo l'identificatore del modello sia valido, ma che anche i parametri come i token massimi e la temperatura rientrino nell'intervallo accettabile specificato da AWS Bedrock. Seguire le migliori pratiche, come la definizione di funzioni riutilizzabili per convalidare gli input, può prevenire configurazioni errate che altrimenti comporterebbero errori di runtime.