„AWS Bedrock Runtime“ netinkamo modelio identifikatoriaus klaidos taisymas naudojant „Python Boto3“

Modelio identifikatoriaus problemų sprendimas naudojant AWS pagrindo vykdymo laiką

Naudodami AWS Bedrock Runtime su boto3 programoje Python, kūrėjai kartais gali susidurti su klaidomis, susijusiomis su modelio identifikatoriais. Viena iš tokių klaidų yra Patvirtinimo išimtis, kuriame konkrečiai pabrėžiama su pateiktu modelio identifikatoriumi susijusi problema. Ši problema gali būti varginanti, ypač dirbant su dideliais kalbų modeliais, kad būtų galima daryti išvadas.

Šiame straipsnyje bus nagrinėjamos dažniausios klaidos „Netinkamas modelio identifikatorius“ priežastys ir pateikiamas sprendimas, padėsiantis ją išspręsti. Išsiaiškinsime galimas netinkamos konfigūracijos sritis ir padėsime atlikti trikčių šalinimo veiksmus.

Norint sklandžiai sąveikauti su „Bedrock Runtime“, būtina užtikrinti, kad modelio ID būtų teisingas. Rašybos klaidos, nepalaikomi modeliai arba neteisingi API iškvietimai gali lemti netinkamo modelio identifikatoriaus klaidą, dėl kurios kūrimas gali užtrukti.

Patikrinę konkrečius parametrus, pvz., regioną, modelio ID ir AWS kredencialus, galėsite tiksliai nustatyti ir ištaisyti problemą. Šis vadovas padės geriau suprasti, kaip konfigūruoti ir šalinti AWS Bedrock Runtime triktis, kad išvengtumėte šių patvirtinimo klaidų.

Suprasti sprendimą dėl netinkamo modelio identifikatoriaus AWS pagrindo

Pateiktu scenarijumi siekiama išspręsti dažną gavimo problemą a Patvirtinimo išimtis dėl netinkamo modelio identifikatoriaus naudojant AWS Bedrock Runtime su Boto3 programoje Python. Pagrindinė idėja yra patvirtinti modelio identifikatorių prieš siunčiant užklausą AWS Bedrock tarnybai. Įdiegę pasirinktinę funkciją, vadinamą patvirtinti_model_id, scenarijus patikrina, ar modelio ID yra iš anksto nustatytame galiojančių modelių sąraše. Jei modelio identifikatoriaus šiame sąraše nėra, jis iškelia a ValueError, neleidžiantis išsiųsti neteisingos užklausos. Tai užtikrina, kad kodas veiksmingai apdoros neteisingus modelio ID.

Kitas svarbus scenarijaus aspektas yra jo struktūrinis klaidų tvarkymas naudojant pabandyk... nebent blokas. Šis blokas fiksuoja dviejų tipų klaidas: „ValueError“, kurią sukelia patvirtinimo funkcija, ir „ClientError“, jei AWS API sąveika nepavyksta. Užfiksavęs šias klaidas, scenarijus registruoja atitinkamus pranešimus, kad kūrėjas suprastų, ar problema kyla dėl modelio ID ar AWS API užklausos. Šis klaidų apdorojimo lygis užtikrina, kad kodas yra patikimas ir išvengiama netikėtų strigčių vykdymo metu.

Antrajame scenarijuje pateikti vienetų testai užtikrina, kad patvirtinimo logika veikia tinkamai. Python naudojimas unittest sistema leidžia struktūriškai išbandyti modelio ID patvirtinimą ir API skambučio modeliavimą. The pleistras komanda iš unittest.tyčiotis biblioteka pakeičia tikrąjį API iškvietimą netikru objektu, leidžiančiu vykdyti testus neatsižvelgiant į tikras AWS paslaugas. Tai labai svarbu norint atskirti kodo funkcionalumą ir patikrinti, ar logika veikia taip, kaip tikimasi pagal skirtingus scenarijus, pvz., galiojančius ir negaliojančius modelio ID.

Be to, bandymai naudoja tvirtina Pakelia patikrinti, ar suaktyvinamos atitinkamos išimtys, kai pateikiamas netinkamas modelio ID. Vienetinių testų ir netikrų objektų derinys užtikrina, kad kiekviena scenarijaus dalis būtų patvirtinta. Šis testavimo metodas yra ypač naudingas norint išvengti klaidų gamybos aplinkoje, kur tiesioginė sąveika su AWS gali patirti nereikalingų išlaidų arba vėluoti, jei modelio identifikatorius yra neteisingas. Dėl šių išsamių metodų scenarijus yra pakartotinai naudojamas, patikimas ir optimizuotas, kad būtų galima daryti išvadas be klaidų naudojant 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()

Modelio identifikatoriaus klaidų AWS pagrindo vykdymo metu trikčių šalinimas

Kai dirbate su AWS Bedrock Runtime ir darote išvadas naudojant kalbos modelius, pateiktas modelio identifikatorius atlieka svarbų vaidmenį užtikrinant tinkamą sistemos veikimą. Neteisingas modelio ID, pvz., rašybos klaida arba nepalaikomas identifikatorius, gali sukelti Patvirtinimo išimtis klaida. Vienas svarbus aspektas yra užtikrinti, kad modelio identifikatorius būtų atnaujintas pagal AWS Bedrock dokumentaciją, nes gali būti palaikomi naujesni modeliai, o senesni modeliai gali būti nebenaudojami.

Kitas aspektas yra regiono konfigūracija. AWS paslaugos, pvz., „Bedrock“, veikia tam tikruose regionuose, o naudojant modelio ID regione, kuriame jis nepalaikomas, sukels klaidą. Kūrėjai turi užtikrinti, kad pasirinktas modelis būtų prieinamas regione, kuriame jie dirba, nes regionai gali turėti skirtingus modelių pasiūlymus, atsižvelgiant į vietinę paklausą ir išteklių prieinamumą.

Be to, būtinas tinkamas scenarijaus įvesties patvirtinimas. Tokių parametrų konfigūracija kaip inferenceConfig reikia patikrinti teisingumą. Tai užtikrina, kad galioja ne tik modelio identifikatorius, bet ir tokie parametrai kaip maks. žetonai ir temperatūra yra priimtinose AWS Bedrock nurodytose srityse. Vadovaudamiesi geriausios praktikos pavyzdžiais, pvz., nustatydami daugkartinio naudojimo funkcijas įvestims patvirtinti, galite išvengti netinkamų konfigūracijų, dėl kurių kitu atveju atsiras vykdymo klaidų.