Python Boto3 सह AWS बेडरॉक रनटाइमच्या अवैध मॉडेल आयडेंटिफायर त्रुटीचे निराकरण करणे

AWS बेडरॉक रनटाइममध्ये मॉडेल आयडेंटिफायर समस्यांचे निराकरण करणे

Python मध्ये boto3 सह AWS Bedrock Runtime वापरताना, विकसकांना कधीकधी मॉडेल आयडेंटिफायरशी संबंधित त्रुटी येऊ शकतात. अशी एक त्रुटी आहे प्रमाणीकरण अपवाद, जे प्रदान केलेल्या मॉडेल आयडेंटिफायरसह समस्या हायलाइट करते. ही समस्या निराशाजनक असू शकते, विशेषत: अनुमानासाठी मोठ्या भाषा मॉडेलसह काम करताना.

हा लेख "अवैध मॉडेल आयडेंटिफायर" त्रुटीची सामान्य कारणे एक्सप्लोर करेल आणि त्याचे निराकरण करण्यात मदत करण्यासाठी एक उपाय प्रदान करेल. आम्ही चुकीच्या कॉन्फिगरेशनची संभाव्य क्षेत्रे तोडून टाकू आणि समस्यानिवारण चरणांद्वारे तुम्हाला मार्गदर्शन करू.

मॉडेल आयडी योग्य आहे याची खात्री करणे बेडरॉक रनटाइमसह सहज संवाद साधण्यासाठी आवश्यक आहे. टायपो, असमर्थित मॉडेल्स किंवा चुकीचे API कॉल हे सर्व अवैध मॉडेल आयडेंटिफायर एररला कारणीभूत ठरू शकतात, ज्यामुळे विकासास विलंब होऊ शकतो.

प्रदेश, मॉडेल आयडी आणि AWS क्रेडेन्शियल्स यासारख्या विशिष्ट पॅरामीटर्सची पडताळणी करून, तुम्ही समस्येचे निराकरण करण्यात आणि निराकरण करण्यात सक्षम व्हाल. हे मार्गदर्शक तुम्हाला या प्रमाणीकरण त्रुटी टाळण्यासाठी AWS बेडरॉक रनटाइम कसे कॉन्फिगर करावे आणि समस्यानिवारण कसे करावे हे समजून घेण्यात मदत करेल.

AWS बेडरॉकमधील अवैध मॉडेल आयडेंटिफायरसाठी उपाय समजून घेणे

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्टमध्ये a प्राप्त करण्याच्या सामान्य समस्येचे निराकरण करण्याचे उद्दिष्ट आहे प्रमाणीकरण अपवाद Python मध्ये Boto3 सह AWS बेडरॉक रनटाइम वापरताना अवैध मॉडेल आयडेंटिफायरमुळे. AWS बेडरॉक सेवेला विनंती पाठवण्यापूर्वी मॉडेल आयडेंटिफायरचे प्रमाणीकरण करणे ही मध्यवर्ती कल्पना आहे. नावाचे कस्टम फंक्शन लागू करून validate_model_id, स्क्रिप्ट मॉडेल आयडी वैध मॉडेलच्या पूर्वनिर्धारित सूचीमध्ये अस्तित्वात आहे का ते तपासते. मॉडेल आयडेंटिफायर या सूचीमध्ये नसल्यास, ते a वाढवते मूल्य त्रुटी, अवैध विनंती पाठवण्यापासून प्रतिबंधित करते. हे सुनिश्चित करते की कोड चुकीचे मॉडेल आयडी प्रभावीपणे हाताळतो.

स्क्रिप्टचा आणखी एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्याचा वापर करून संरचित त्रुटी हाताळणे प्रयत्न करा...वगळून ब्लॉक हा ब्लॉक दोन प्रकारच्या एरर कॅप्चर करतो: व्हॅल्यूएरर व्हॅलिडेशन फंक्शनद्वारे उभी केलेली व्हॅल्यू एरर आणि AWS API इंटरॅक्शन अयशस्वी झाल्यास क्लायंट एरर. या एरर पकडल्याने, समस्या मॉडेल आयडी किंवा AWS API विनंतीमध्ये आहे की नाही हे समजण्यास विकासकाला मदत करण्यासाठी स्क्रिप्ट योग्य संदेश लॉग करते. त्रुटी हाताळण्याची ही पातळी कोड मजबूत असल्याची खात्री करते आणि रनटाइम दरम्यान अनपेक्षित क्रॅश टाळते.

दुसऱ्या स्क्रिप्टमध्ये, प्रदान केलेल्या युनिट चाचण्या हे सुनिश्चित करतात की प्रमाणीकरण तर्क योग्यरित्या कार्य करतात. पायथनचा वापर एकक चाचणी फ्रेमवर्क मॉडेल आयडी प्रमाणीकरण आणि API कॉल सिम्युलेशन या दोन्हींच्या संरचित चाचणीसाठी परवानगी देते. द पॅच कडून आदेश unittest.mock लायब्ररी वास्तविक एपीआय कॉलला मॉक ऑब्जेक्टसह बदलते, वास्तविक AWS सेवांवर अवलंबून न राहता चाचण्या चालविण्यास सक्षम करते. कोडची कार्यक्षमता वेगळे करण्यासाठी आणि तर्कशास्त्र वैध आणि अवैध मॉडेल आयडी सारख्या भिन्न परिस्थितींमध्ये अपेक्षेप्रमाणे वागते हे सत्यापित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.

शिवाय, चाचण्या वापरतात assert Raises जेव्हा अवैध मॉडेल आयडी प्रदान केला जातो तेव्हा योग्य अपवाद ट्रिगर केले जातात की नाही हे तपासण्यासाठी. युनिट चाचण्या आणि मॉक ऑब्जेक्ट्सचे संयोजन स्क्रिप्टचा प्रत्येक भाग प्रमाणित असल्याचे सुनिश्चित करते. उत्पादन वातावरणातील त्रुटी टाळण्यासाठी हा चाचणी दृष्टीकोन विशेषतः उपयुक्त आहे, जेथे मॉडेल अभिज्ञापक चुकीचा असल्यास AWS सह थेट संवादास अनावश्यक खर्च किंवा विलंब होऊ शकतो. या सर्वसमावेशक पद्धती स्क्रिप्टला पुन्हा वापरण्यायोग्य, विश्वासार्ह आणि AWS बेडरॉक रनटाइम वापरून त्रुटी-मुक्त अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ बनवतात.

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}")

१

AWS बेडरॉक रनटाइममधील मॉडेल आयडेंटिफायर त्रुटींचे निवारण करणे

भाषा मॉडेल्स वापरून अनुमान काढण्यासाठी AWS बेडरॉक रनटाइम सोबत काम करताना, प्रदान केलेला मॉडेल आयडेंटिफायर सिस्टीम योग्यरित्या कार्य करत असल्याची खात्री करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतो. चुकीचा मॉडेल आयडी, जसे की टायपो किंवा असमर्थित अभिज्ञापक, होऊ शकते प्रमाणीकरण अपवाद त्रुटी मॉडेल आयडेंटिफायर हे AWS बेडरॉकच्या दस्तऐवजीकरणासह अद्ययावत असल्याची खात्री करणे ही एक महत्त्वाची बाब आहे, कारण नवीन मॉडेल्सना समर्थन दिले जाऊ शकते आणि जुने नापसंत केले जाऊ शकते.

आणखी एक विचार म्हणजे प्रदेश कॉन्फिगरेशन. बेडरॉक सारख्या AWS सेवा विशिष्ट प्रदेशांमध्ये कार्य करतात आणि ज्या प्रदेशात ते समर्थित नाही अशा प्रदेशात मॉडेल आयडी वापरल्याने त्रुटी निर्माण होईल. विकसकांनी हे सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे की निवडलेले मॉडेल ते काम करत असलेल्या प्रदेशात उपलब्ध आहे, कारण प्रदेशांमध्ये स्थानिक मागणी आणि संसाधन उपलब्धतेवर आधारित मॉडेल्सची भिन्न ऑफर असू शकते.

याव्यतिरिक्त, स्क्रिप्टमध्ये योग्य इनपुट प्रमाणीकरण आवश्यक आहे. पॅरामीटर्सचे कॉन्फिगरेशन जसे की inferenceConfig अचूकतेसाठी तपासले पाहिजे. हे सुनिश्चित करते की केवळ मॉडेल आयडेंटिफायर वैध नाही, तर कमाल टोकन आणि तापमान यांसारखे पॅरामीटर्स देखील AWS बेडरॉकने निर्दिष्ट केलेल्या स्वीकार्य श्रेणीमध्ये आहेत. इनपुट प्रमाणित करण्यासाठी पुन्हा वापरता येण्याजोग्या फंक्शन्स परिभाषित करणे यासारख्या सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन केल्याने चुकीची कॉन्फिगरेशन टाळता येते ज्यामुळे अन्यथा रनटाइम त्रुटी येऊ शकतात.