AWS Bedrock Runtime nederīgā modeļa identifikatora kļūdas labošana, izmantojot Python Boto3

Modeļa identifikatora problēmu risināšana AWS pamatieža izpildlaikā

Izmantojot AWS Bedrock Runtime ar boto3 programmā Python, izstrādātāji dažkārt var saskarties ar kļūdām, kas saistītas ar modeļu identifikatoriem. Viena no šādām kļūdām ir ValidationException, kas īpaši izceļ problēmu ar sniegto modeļa identifikatoru. Šī problēma var būt nomākta, it īpaši, strādājot ar lieliem valodu modeļiem, lai izdarītu secinājumus.

Šajā rakstā tiks apskatīti biežākie kļūdas "Nederīgs modeļa identifikators" cēloņi un sniegts risinājums, kas palīdzēs to novērst. Mēs noskaidrosim iespējamās nepareizas konfigurācijas jomas un palīdzēsim veikt problēmu novēršanas darbības.

Lai nodrošinātu vienmērīgu mijiedarbību ar Bedrock Runtime, ir svarīgi nodrošināt, lai modeļa ID būtu pareizs. Pareizrakstības kļūdas, neatbalstīti modeļi vai nepareizi API izsaukumi var izraisīt nederīgu modeļa identifikatora kļūdu, kas var aizkavēt izstrādi.

Pārbaudot konkrētus parametrus, piemēram, reģionu, modeļa ID un AWS akreditācijas datus, varēsiet precīzi noteikt un novērst problēmu. Šī rokasgrāmata palīdzēs jums labāk izprast, kā konfigurēt un novērst problēmas AWS Bedrock Runtime, lai izvairītos no šīm validācijas kļūdām.

Izpratne par risinājumu nederīga modeļa identifikatoram AWS pamatiežos

Piedāvātā skripta mērķis ir atrisināt bieži sastopamo problēmu, kas saistīta ar a ValidationException nederīga modeļa identifikatora dēļ, izmantojot AWS Bedrock Runtime ar Boto3 programmā Python. Galvenā ideja ir pārbaudīt modeļa identifikatoru pirms pieprasījuma nosūtīšanas pakalpojumam AWS Bedrock. Ieviešot pielāgotu funkciju, ko sauc validate_model_id, skripts pārbauda, ​​vai modeļa ID pastāv iepriekš noteiktā derīgo modeļu sarakstā. Ja modeļa identifikators nav šajā sarakstā, tas rada a ValueError, novēršot nederīga pieprasījuma nosūtīšanu. Tas nodrošina, ka kods efektīvi apstrādā nepareizus modeļu ID.

Vēl viens svarīgs skripta aspekts ir tā strukturētā kļūdu apstrāde, izmantojot pamēģini... izņemot bloks. Šis bloks tver divu veidu kļūdas: ValueError, ko rada validācijas funkcija, un ClientError, ja AWS API mijiedarbība neizdodas. Uztverot šīs kļūdas, skripts reģistrē atbilstošus ziņojumus, lai palīdzētu izstrādātājam saprast, vai problēma ir saistīta ar modeļa ID vai AWS API pieprasījumu. Šis kļūdu apstrādes līmenis nodrošina koda stabilitāti un novērš neparedzētas avārijas izpildlaika laikā.

Otrajā skriptā nodrošinātie vienību testi nodrošina, ka validācijas loģika darbojas pareizi. Python izmantošana vienības tests sistēma ļauj strukturēti pārbaudīt gan modeļa ID validāciju, gan API izsaukuma simulāciju. The plāksteris komanda no unittest.izspēles bibliotēka aizstāj faktisko API izsaukumu ar viltotu objektu, ļaujot testiem darboties, neatkarīgi no reāliem AWS pakalpojumiem. Tas ir ļoti svarīgi, lai izolētu koda funkcionalitāti un pārbaudītu, vai loģika darbojas, kā paredzēts dažādos scenārijos, piemēram, derīgos un nederīgos modeļu ID.

Turklāt testi izmanto apgalvo Paaugstina lai pārbaudītu, vai tiek aktivizēti atbilstošie izņēmumi, ja tiek norādīts nederīgs modeļa ID. Vienības testu un izspēles objektu kombinācija nodrošina katra skripta daļas validāciju. Šī testēšanas pieeja ir īpaši noderīga, lai izvairītos no kļūdām ražošanas vidēs, kur tieša mijiedarbība ar AWS var radīt nevajadzīgas izmaksas vai aizkavēšanos, ja modeļa identifikators ir nepareizs. Šīs visaptverošās metodes padara skriptu atkārtoti lietojamu, uzticamu un optimizētu bezkļūdām secinājumiem, izmantojot 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()

Modeļa identifikatora kļūdu problēmu novēršana AWS pamatieža izpildlaikā

Strādājot ar AWS Bedrock Runtime, lai veiktu secinājumus, izmantojot valodu modeļus, nodrošinātajam modeļa identifikatoram ir būtiska nozīme, lai nodrošinātu sistēmas pareizu darbību. Nepareizs modeļa ID, piemēram, drukas kļūda vai neatbalstīts identifikators, var izraisīt ValidationException kļūda. Viens svarīgs aspekts ir nodrošināt, lai modeļa identifikators būtu atjaunināts ar AWS Bedrock dokumentāciju, jo var tikt atbalstīti jaunāki modeļi, bet vecāki modeļi var tikt novecojuši.

Vēl viens apsvērums ir reģiona konfigurācija. AWS pakalpojumi, piemēram, Bedrock, darbojas noteiktos reģionos, un modeļa ID izmantošana reģionā, kurā tas netiek atbalstīts, radīs kļūdu. Izstrādātājiem ir jānodrošina, lai izvēlētais modelis būtu pieejams reģionā, kurā viņi strādā, jo reģionos var būt dažādi modeļu piedāvājumi, pamatojoties uz vietējo pieprasījumu un resursu pieejamību.

Turklāt svarīga ir pareiza ievades validācija skriptā. Tādu parametru konfigurācija kā secinājumsConfig ir jāpārbauda pareizība. Tas nodrošina, ka ne tikai modeļa identifikators ir derīgs, bet arī tādi parametri kā maksimālie marķieri un temperatūra ir pieņemamā diapazonā, ko norādījis AWS Bedrock. Paraugprakses ievērošana, piemēram, atkārtoti lietojamu funkciju noteikšana ievades apstiprināšanai, var novērst nepareizas konfigurācijas, kas pretējā gadījumā izraisītu izpildlaika kļūdas.