De ongeldige modelidentificatiefout van de AWS Bedrock Runtime oplossen met Python Boto3

Problemen met modelidentificatie in AWS Bedrock Runtime aanpakken

Bij gebruik van de AWS Bedrock Runtime met boto3 in Python kunnen ontwikkelaars soms fouten tegenkomen die verband houden met model-ID's. Een dergelijke fout is de ValidatieUitzondering, waarin specifiek een probleem met de opgegeven model-ID wordt benadrukt. Dit probleem kan frustrerend zijn, vooral als u met grote taalmodellen voor gevolgtrekkingen werkt.

In dit artikel worden de veelvoorkomende oorzaken van de fout 'Ongeldige model-ID' onderzocht en wordt een oplossing geboden om u te helpen deze op te lossen. We zullen de mogelijke gebieden van verkeerde configuratie opsplitsen en u door de stappen voor probleemoplossing leiden.

Ervoor zorgen dat de model-ID correct is, is essentieel voor een soepele interactie met de Bedrock Runtime. Typefouten, niet-ondersteunde modellen of onjuiste API-aanroepen kunnen allemaal leiden tot de ongeldige model-ID-fout, waardoor de ontwikkeling kan worden vertraagd.

Door specifieke parameters te verifiëren, zoals de regio, model-ID en AWS-inloggegevens, kunt u het probleem opsporen en corrigeren. Deze handleiding helpt u beter te begrijpen hoe u AWS Bedrock Runtime kunt configureren en problemen kunt oplossen om deze validatiefouten te voorkomen.

De oplossing voor ongeldige model-ID in AWS Bedrock begrijpen

Het meegeleverde script is bedoeld om het veelvoorkomende probleem van het ontvangen van een ValidatieUitzondering vanwege een ongeldige model-ID bij gebruik van AWS Bedrock Runtime met Boto3 in Python. Het centrale idee is om de model-ID te valideren voordat een verzoek naar de AWS Bedrock-service wordt verzonden. Door het implementeren van een aangepaste functie genaamd valideer_model_id, controleert het script of de model-ID bestaat in een vooraf gedefinieerde lijst met geldige modellen. Als de model-ID niet in deze lijst voorkomt, wordt a gegenereerd Waardefout, waardoor wordt voorkomen dat een ongeldig verzoek wordt verzonden. Dit zorgt ervoor dat de code onjuiste model-ID's effectief verwerkt.

Een ander belangrijk aspect van het script is de gestructureerde foutafhandeling met behulp van de probeer...behalve blok. Dit blok vangt twee soorten fouten op: een ValueError die wordt gegenereerd door de validatiefunctie, en een ClientError voor het geval dat de AWS API-interactie mislukt. Door deze fouten op te sporen, registreert het script de juiste berichten om de ontwikkelaar te helpen begrijpen of het probleem bij de model-ID of bij het AWS API-verzoek ligt. Dit niveau van foutafhandeling zorgt ervoor dat de code robuust is en onverwachte crashes tijdens runtime voorkomt.

In het tweede script zorgen de aangeboden unit-tests ervoor dat de validatielogica correct werkt. Het gebruik van Python unittest raamwerk maakt het gestructureerd testen van zowel de model-ID-validatie als de API-oproepsimulatie mogelijk. De lapje opdracht van de unittest.mock bibliotheek vervangt de daadwerkelijke API-aanroep door een nepobject, waardoor de tests kunnen worden uitgevoerd zonder afhankelijk te zijn van echte AWS-services. Dit is van cruciaal belang voor het isoleren van de functionaliteit van de code en het verifiëren dat de logica zich gedraagt ​​zoals verwacht onder verschillende scenario's, zoals geldige en ongeldige model-ID's.

Verder worden de tests gebruikt bewerenRaises om te controleren of de juiste uitzonderingen worden geactiveerd wanneer een ongeldige model-ID wordt opgegeven. De combinatie van unit-tests en mock-objecten zorgt ervoor dat elk onderdeel van het script gevalideerd wordt. Deze testaanpak is met name nuttig om fouten in productieomgevingen te voorkomen, waar directe interactie met AWS onnodige kosten of vertragingen met zich mee kan brengen als de model-ID onjuist is. Deze uitgebreide methoden maken het script herbruikbaar, betrouwbaar en geoptimaliseerd voor foutloze gevolgtrekkingen met behulp van 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()

Problemen met modelidentificatiefouten in AWS Bedrock Runtime oplossen

Wanneer u met AWS Bedrock Runtime werkt om gevolgtrekkingen uit te voeren met behulp van taalmodellen, speelt de meegeleverde model-ID een cruciale rol bij het garanderen dat het systeem goed functioneert. Een onjuiste model-ID, zoals een typfout of een niet-ondersteunde ID, kan leiden tot de ValidatieUitzondering fout. Een belangrijk aspect is ervoor te zorgen dat de model-ID up-to-date is met de documentatie van AWS Bedrock, aangezien nieuwere modellen mogelijk worden ondersteund en oudere mogelijk verouderd zijn.

Een andere overweging is de regioconfiguratie. AWS-services zoals Bedrock werken binnen specifieke regio's, en het gebruik van een model-ID in een regio waar deze niet wordt ondersteund zal een fout veroorzaken. Ontwikkelaars moeten ervoor zorgen dat het gekozen model beschikbaar is in de regio waarin ze werken, omdat regio's een verschillend aanbod van modellen kunnen hebben op basis van de lokale vraag en beschikbaarheid van hulpbronnen.

Daarnaast is een goede invoervalidatie in het script essentieel. De configuratie van parameters zoals gevolgtrekkingConfig moet op juistheid worden gecontroleerd. Dit zorgt ervoor dat niet alleen de model-ID geldig is, maar dat ook de parameters zoals max. tokens en temperatuur binnen het acceptabele bereik liggen dat is gespecificeerd door AWS Bedrock. Het volgen van best practices, zoals het definiëren van herbruikbare functies om invoer te valideren, kan verkeerde configuraties voorkomen die anders tot runtimefouten zouden leiden.