Python Boto3를 사용하여 AWS Bedrock Runtime의 잘못된 모델 식별자 오류 수정

Python 및 Boto3를 사용하여 AWS Bedrock의 잘못된 모델 식별자 오류 해결

이 스크립트는 Boto3와 함께 AWS Bedrock Runtime을 사용할 때 잘못된 모델 식별자 오류를 처리하는 방법을 보여줍니다. API를 호출하기 전에 오류 처리를 개선하고 모델 식별자를 검증하는 데 중점을 둡니다.

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}")

모델 식별자 검증 및 API 호출을 위한 단위 테스트

이 단위 테스트는 모델 식별자 검증이 올바르게 작동하고 모델 ID가 유효할 때 AWS API 호출이 성공적으로 이루어졌는지 확인합니다.

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 Bedrock 모델 식별자 오류에 대한 일반적인 질문

1. AWS Bedrock의 모델 식별자란 무엇입니까?
2. 모델 식별자는 AWS Bedrock이 추론 작업을 위해 특정 AI 또는 언어 모델을 참조하는 데 사용하는 고유한 문자열입니다. 잘못된 식별자로 인해 유효성 검사 예외 오류.
3. 내 모델 식별자가 유효한지 어떻게 확인하나요?
4. AWS Bedrock의 최신 모델 문서와 상호 참조하거나 다음을 사용하여 Python에서 검증 함수를 작성하여 모델 식별자를 검증할 수 있습니다. validate_model_id.
5. 모델 식별자 오류가 지역별로 발생할 수 있나요?
6. 예, 잘못된 지역에서 유효한 모델 식별자를 사용하면 오류가 발생할 수 있습니다. 당신의 region_name Boto3의 경우 모델을 사용할 수 있는 지역과 일치합니다.
7. 역할은 무엇입니까? inferenceConfig?
8. inferenceConfig 다음과 같은 매개변수를 포함하여 추론 요청에 대한 설정을 정의합니다. maxTokens 그리고 temperature, 모델의 출력 동작을 제어합니다.
9. 모델 식별자의 오타를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
10. 사전 정의된 유효한 모델 ID 목록을 사용하고 다음과 같은 검증 함수를 작성합니다. validate_model_id, 오타를 방지하고 올바른 입력을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

토론 마무리

AWS Bedrock Runtime에서 올바른 모델 식별자가 사용되는지 확인하는 것은 다음을 방지하는 데 중요합니다. 유효성 검사 예외 오류. Python에서 boto3을 사용하여 추론을 실행할 때 오타, 지원되지 않는 모델 ID 및 지역 불일치로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.

모델 ID와 구성을 모두 적절하게 검증하면 개발자는 이러한 오류를 완화하고 보다 원활한 API 상호 작용을 보장할 수 있습니다. 오류 처리 블록 사용과 같은 모범 사례를 따르면 시스템 충돌을 방지하고 애플리케이션의 전반적인 안정성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.