Membetulkan Ralat Pengecam Model Tidak Sah AWS Bedrock Runtime dengan Python Boto3

Menangani Isu Pengecam Model dalam AWS Bedrock Runtime

Apabila menggunakan AWS Bedrock Runtime dengan boto3 dalam Python, pembangun kadangkala mungkin menghadapi ralat yang berkaitan dengan pengecam model. Satu kesilapan tersebut ialah Pengecualian Pengesahan, yang secara khusus menyerlahkan isu dengan pengecam model yang disediakan. Masalah ini boleh mengecewakan, terutamanya apabila bekerja dengan model bahasa yang besar untuk inferens.

Artikel ini akan meneroka punca biasa ralat "Pengecam Model Tidak Sah" dan menyediakan penyelesaian untuk membantu anda menyelesaikannya. Kami akan memecahkan kemungkinan salah konfigurasi dan membimbing anda melalui langkah penyelesaian masalah.

Memastikan ID model betul adalah penting untuk interaksi lancar dengan Masa Jalan Batuan Dasar. Taip, model yang tidak disokong atau panggilan API yang salah semuanya boleh membawa kepada ralat pengecam model yang tidak sah, yang boleh melambatkan pembangunan.

Dengan mengesahkan parameter khusus seperti rantau, ID model dan bukti kelayakan AWS, anda akan dapat menentukan dan membetulkan isu tersebut. Panduan ini akan membantu anda memahami dengan lebih baik cara mengkonfigurasi dan menyelesaikan masalah AWS Bedrock Runtime untuk mengelakkan ralat pengesahan ini.

Memahami Penyelesaian untuk Pengecam Model Tidak Sah dalam AWS Bedrock

Skrip yang disediakan bertujuan untuk menyelesaikan isu biasa menerima a Pengecualian Pengesahan disebabkan oleh pengecam model yang tidak sah apabila menggunakan AWS Bedrock Runtime dengan Boto3 dalam Python. Idea utama adalah untuk mengesahkan pengecam model sebelum menghantar permintaan kepada perkhidmatan AWS Bedrock. Dengan melaksanakan fungsi tersuai yang dipanggil validate_model_id, skrip menyemak sama ada ID model wujud dalam senarai model yang sah dipratentukan. Jika pengecam model tiada dalam senarai ini, ia menimbulkan a ValueError, menghalang permintaan yang tidak sah daripada dihantar. Ini memastikan bahawa kod mengendalikan ID model yang salah dengan berkesan.

Satu lagi aspek penting skrip ialah pengendalian ralat berstruktur menggunakan cuba...kecuali blok. Blok ini menangkap dua jenis ralat: ValueError yang dibangkitkan oleh fungsi pengesahan dan ClientError sekiranya interaksi API AWS gagal. Dengan menangkap ralat ini, skrip merekodkan mesej yang sesuai untuk membantu pembangun memahami sama ada isu itu terletak pada ID model atau permintaan API AWS. Tahap pengendalian ralat ini memastikan bahawa kod adalah teguh dan menghalang ranap yang tidak dijangka semasa masa jalan.

Dalam skrip kedua, ujian unit yang disediakan memastikan logik pengesahan berfungsi dengan betul. Penggunaan Python ujian unit rangka kerja membenarkan ujian berstruktur bagi kedua-dua pengesahan ID model dan simulasi panggilan API. The tampalan arahan daripada unittest.olok-olok perpustakaan menggantikan panggilan API sebenar dengan objek olok-olok, membolehkan ujian dijalankan tanpa bergantung pada perkhidmatan AWS sebenar. Ini penting untuk mengasingkan kefungsian kod dan mengesahkan bahawa logik berfungsi seperti yang diharapkan di bawah senario yang berbeza, seperti ID model yang sah dan tidak sah.

Tambahan pula, ujian menggunakan assertRaises untuk menyemak sama ada pengecualian yang sesuai dicetuskan apabila ID model yang tidak sah diberikan. Gabungan ujian unit dan objek olok-olok memastikan setiap bahagian skrip disahkan. Pendekatan ujian ini amat berguna untuk mengelakkan ralat dalam persekitaran pengeluaran, di mana interaksi langsung dengan AWS boleh menimbulkan kos atau kelewatan yang tidak perlu jika pengecam model tidak betul. Kaedah komprehensif ini menjadikan skrip boleh diguna semula, boleh dipercayai dan dioptimumkan untuk inferens bebas ralat menggunakan 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()

Menyelesaikan Masalah Ralat Pengecam Model dalam AWS Bedrock Runtime

Apabila bekerja dengan AWS Bedrock Runtime untuk melakukan inferens menggunakan model bahasa, pengecam model yang disediakan memainkan peranan penting dalam memastikan sistem berfungsi dengan betul. ID model yang salah, seperti kesilapan menaip atau pengecam yang tidak disokong, boleh membawa kepada Pengecualian Pengesahan kesilapan. Satu aspek penting ialah memastikan bahawa pengecam model dikemas kini dengan dokumentasi AWS Bedrock, kerana model yang lebih baharu mungkin disokong dan model yang lebih lama mungkin tidak digunakan lagi.

Pertimbangan lain ialah konfigurasi wilayah. Perkhidmatan AWS seperti Bedrock beroperasi dalam kawasan tertentu dan menggunakan ID model di rantau yang tidak disokong akan menyebabkan ralat. Pembangun mesti memastikan bahawa model yang dipilih tersedia di wilayah tempat mereka bekerja, kerana wilayah mungkin mempunyai tawaran model yang berbeza berdasarkan permintaan tempatan dan ketersediaan sumber.

Di samping itu, pengesahan input yang betul dalam skrip adalah penting. Konfigurasi parameter seperti inferensConfig harus diperiksa untuk kebenarannya. Ini memastikan bahawa bukan sahaja pengecam model sah, tetapi juga parameter seperti token dan suhu maksimum berada dalam julat yang boleh diterima yang ditentukan oleh AWS Bedrock. Mengikuti amalan terbaik, seperti mentakrifkan fungsi boleh guna semula untuk mengesahkan input, boleh menghalang salah konfigurasi yang sebaliknya akan mengakibatkan ralat masa jalan.