AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನ ಅಮಾನ್ಯ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ ದೋಷವನ್ನು ಪೈಥಾನ್ Boto3 ನೊಂದಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ boto3 ನೊಂದಿಗೆ AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಒಂದು ದೋಷವೆಂದರೆ ಮಾನ್ಯತೆ ವಿನಾಯಿತಿ, ಒದಗಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ.

ಈ ಲೇಖನವು "ಅಮಾನ್ಯ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್" ದೋಷದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಸಂರಚನೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಾವು ಒಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತೇವೆ.

ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸುಗಮ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಮುದ್ರಣದೋಷಗಳು, ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ API ಕರೆಗಳು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರದೇಶ, ಮಾದರಿ ID ಮತ್ತು AWS ರುಜುವಾತುಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಮಾನ್ಯ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್‌ಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮಾನ್ಯತೆ ವಿನಾಯಿತಿ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ Boto3 ಜೊತೆಗೆ AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಬಳಸುವಾಗ ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ. AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ಸೇವೆಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಕೇಂದ್ರ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಎಂಬ ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸು_ಮಾದರಿ_ಐಡಿ, ಮಾನ್ಯ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ID ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಈ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಎ ಮೌಲ್ಯ ದೋಷ, ಅಮಾನ್ಯ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು. ಕೋಡ್ ತಪ್ಪಾದ ಮಾದರಿ ಐಡಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದರ ರಚನಾತ್ಮಕ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ... ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬ್ಲಾಕ್. ಈ ಬ್ಲಾಕ್ ಎರಡು ವಿಧದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ: ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ಬೆಳೆದ ಮೌಲ್ಯ ದೋಷ, ಮತ್ತು AWS API ಸಂವಹನ ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ ClientError. ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮಾದರಿ ID ಅಥವಾ AWS API ವಿನಂತಿಯೊಂದಿಗೆ ಇದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸೂಕ್ತ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಟ್ಟದ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಕೋಡ್ ದೃಢವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ದೃಢೀಕರಣ ತರ್ಕವು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಬಳಕೆ ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿ ID ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು API ಕರೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಎರಡರ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ದಿ ತೇಪೆ ನಿಂದ ಆಜ್ಞೆ untest.ಅಣಕು ಲೈಬ್ರರಿಯು ನಿಜವಾದ API ಕರೆಯನ್ನು ಅಣಕು ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಜವಾದ AWS ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್‌ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ ID ಗಳಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ತರ್ಕವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾದರಿ ಐಡಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದಾಗ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿನಾಯಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು. ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಣಕು ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ AWS ನೊಂದಿಗೆ ನೇರ ಸಂವಹನವು ಅನಗತ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನಗಳು AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

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 ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಒದಗಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮುದ್ರಣದೋಷ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ ತಪ್ಪಾದ ಮಾದರಿ ಐಡಿಯು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮಾನ್ಯತೆ ವಿನಾಯಿತಿ ದೋಷ. AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ನ ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ ನವೀಕೃತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಳೆಯದನ್ನು ಅಸಮ್ಮತಿಸಬಹುದು.

ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಗಣನೆಯು ಪ್ರದೇಶದ ಸಂರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ನಂತಹ AWS ಸೇವೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ID ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ದೋಷ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯು ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಸ್ಥಳೀಯ ಬೇಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಲಭ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು.

ಜೊತೆಗೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂರಚನೆ ನಿರ್ಣಯ ಸಂರಚನೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಇದು ಮಾಡೆಲ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನದಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳು AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಂತಹ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು, ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ತಪ್ಪು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು.