NodeJS SDK를 사용하여 GoogleGenerativeAI "Resource Exhausted" 오류를 디버깅하는 방법

GoogleGenerativeAI 요청에 대한 "리소스 소진" 오류를 해결하는 방법

Google Generative AI SDK와 함께 Node.js를 사용하는 백엔드 스크립트

// Import the Google Generative AI client library
const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
// Initialize client with API key and set authentication
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to generate content with error handling
async function generateContent(prompt) {
  try {
    // Retrieve model and execute completion request
    const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
    const result = await model.generateContent(prompt);
    return result.data;  // Return response on success
  } catch (error) {
    if (error.response && error.response.status === 429) {
      console.error("Quota limit reached, retry after some time.");
    } else {
      console.error("Error generating content:", error.message);
    }
  }
}
// Example prompt and function call
generateContent('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

대체 솔루션: 지수 백오프로 요청 재시도

재시도 논리를 사용하는 향상된 Node.js 스크립트

// Import required libraries and set up Google Generative AI client
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to handle exponential backoff for retrying requests
async function generateContentWithRetry(prompt, retries = 5) {
  let delay = 1000;  // Initial delay of 1 second
  for (let i = 0; i < retries; i++) {
    try {
      const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
      const result = await model.generateContent(prompt);
      return result.data;
    } catch (error) {
      if (error.response && error.response.status === 429) {
        console.warn(\`Attempt \${i + 1} failed due to quota limits. Retrying in \${delay} ms...\`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
        delay *= 2;  // Exponentially increase delay
      } else {
        console.error("Unhandled error:", error.message);
        break;
      }
    }
  }
  throw new Error("All retries failed due to quota limitations.");
}
// Call the function and handle output or errors
generateContentWithRetry('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

모의 할당량 소진 오류가 있는 코드 테스트

Jest를 사용한 재시도 메커니즘에 대한 단위 테스트

// Import required modules and mock response
const { generateContentWithRetry } = require('./yourModule');
const axios = require('axios');
jest.mock('axios');
describe("generateContentWithRetry", () => {
  it("should retry on 429 errors and eventually succeed", async () => {
    axios.get.mockRejectedValueOnce({ response: { status: 429 } });
    axios.get.mockResolvedValue({ data: "Success after retries!" });
    const result = await generateContentWithRetry('Test Prompt');
    expect(result).toBe("Success after retries!");
  });
  it("should throw an error after max retries", async () => {
    axios.get.mockRejectedValue({ response: { status: 429 } });
    await expect(generateContentWithRetry('Test Prompt')).rejects.toThrow("All retries failed due to quota limitations.");
  });
});

Google Generative AI 할당량 문제 디버깅에 관해 자주 묻는 질문(FAQ)

1. Google Generative AI에서 '리소스 소진' 오류는 무엇을 의미하나요?
2. 이 오류는 일반적으로 API 요청이 다음을 초과했음을 나타냅니다. quota Google이 설정한 한도. 결제가 활성화된 경우에도 발생할 수 있습니다.
3. Google Generative AI에 대한 API 할당량을 어떻게 확인할 수 있나요?
4. Google Cloud Console을 방문하여 'API 및 서비스' 섹션으로 이동하면 Google Generative AI를 포함한 각 API의 사용량과 할당량에 액세스할 수 있습니다.
5. 유료 요금제에서 429 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?
6. 429 HTTP 상태 코드는 "요청이 너무 많습니다."를 의미합니다. 유료 플랜에서도 특정 분당 또는 일일 할당량에 도달하면 발생할 수 있습니다. 할당량 페이지를 확인하고 필요한 경우 설정을 조정하는 것이 좋습니다.
7. Google Generative AI 요청에 대한 지수 백오프를 어떻게 구현하나요?
8. 각 재시도 전 시간을 두 배로 늘리는 등 각 시도 사이의 지연을 늘리는 재시도 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 1초 지연으로 시작한 다음 후속 재시도마다 2초, 4초, 8초를 기다립니다.
9. 내 애플리케이션에 더 높은 할당량이 필요한 경우 어떻게 해야 합니까?
10. Google Cloud Console에서 특히 프로젝트의 사용량 수요가 높은 경우 양식을 제출하거나 Google 지원팀에 직접 문의하여 할당량 증가를 요청할 수 있습니다.
11. 할당량 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있나요?
12. 예, Google Cloud의 모니터링 도구를 사용하면 할당량 사용량이 지정된 기준에 도달할 때 알려주는 알림을 설정할 수 있습니다.
13. Google Generative AI를 사용한 캐싱의 목적은 무엇인가요?
14. 캐싱을 사용하면 자주 요청되는 응답을 일시적으로 저장하여 API 호출 수를 줄이고 할당량 소비를 최소화할 수 있습니다.
15. 일괄 처리를 구현하면 할당량 사용량이 줄어들나요?
16. 예, 일괄 요청은 특히 유사한 쿼리가 자주 이루어지는 경우 여러 프롬프트를 하나의 API 호출로 그룹화하여 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다.
17. 사용량이 적은 시간에 API 사용량을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?
18. 사용량이 적은 시간에 긴급하지 않은 요청을 예약하면 부하를 균등하게 분산하고 사용량이 많은 시간에 사용량 제한에 도달하는 것을 방지할 수 있습니다.
19. 할당량 한도를 초과하는 경우 어떤 대안을 사용할 수 있나요?
20. 프로젝트에 여전히 더 많은 리소스가 필요한 경우 Google Generative AI 내에서 더 높은 용량 옵션이 있는 다양한 모델이나 API 엔드포인트를 사용해 볼 수 있습니다.

Google Generative AI 할당량 오류 관리를 위한 주요 사항

안정적인 API 상호 작용을 보장하려면 할당량 소진 오류를 디버깅하는 것이 필수적입니다. 개발자는 Google Cloud Console에서 할당량 한도를 모니터링하고, 알림을 설정하고, 요청을 최적화함으로써 '리소스 소진' 문제를 사전에 해결하고 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.

재시도 논리, 요청 일괄 처리, 자주 사용되는 프롬프트 캐싱과 같은 추가 사례를 통해 리소스 사용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이러한 전략을 통해 개발자는 할당량 관련 오류를 효과적으로 극복하고 애플리케이션을 안정적으로 유지하고 중단 없이 실행할 수 있습니다. 🚀