Retting av AWS Bedrock Runtimes ugyldige modellidentifikatorfeil med Python Boto3

Adressering av modellidentifikatorproblemer i AWS Berggrunn Runtime

Når du bruker AWS Bedrock Runtime med boto3 i Python, kan utviklere noen ganger støte på feil relatert til modellidentifikatorer. En slik feil er Valideringsunntak, som spesifikt fremhever et problem med den angitte modellidentifikatoren. Dette problemet kan være frustrerende, spesielt når du arbeider med store språkmodeller for slutninger.

Denne artikkelen vil utforske de vanlige årsakene til feilen "Ugyldig modellidentifikator" og gi en løsning som hjelper deg med å løse den. Vi vil bryte ned mulige områder med feilkonfigurasjon og veilede deg gjennom feilsøkingstrinn.

Å sikre at modell-ID-en er riktig er avgjørende for jevn interaksjon med Bedrock Runtime. Skrivefeil, ikke-støttede modeller eller feil API-kall kan alle føre til ugyldig modellidentifikatorfeil, som kan forsinke utviklingen.

Ved å verifisere spesifikke parametere som region, modell-ID og AWS-legitimasjon, vil du kunne finne og rette problemet. Denne veiledningen vil hjelpe deg å bedre forstå hvordan du konfigurerer og feilsøker AWS Bedrock Runtime for å unngå disse valideringsfeilene.

Forstå løsningen for ugyldig modellidentifikator i AWS grunnfjell

Skriptet som tilbys tar sikte på å løse det vanlige problemet med å motta en Valideringsunntak på grunn av en ugyldig modellidentifikator ved bruk av AWS Bedrock Runtime med Boto3 i Python. Den sentrale ideen er å validere modellidentifikatoren før du sender en forespørsel til AWS Bedrock-tjenesten. Ved å implementere en tilpasset funksjon kalt validate_model_id, sjekker skriptet om modell-ID-en finnes i en forhåndsdefinert liste over gyldige modeller. Hvis modellidentifikatoren ikke er på denne listen, fremkommer en ValueError, forhindrer at en ugyldig forespørsel sendes. Dette sikrer at koden håndterer feil modell-ID-er effektivt.

Et annet viktig aspekt ved skriptet er dets strukturerte feilhåndtering ved hjelp av prøv...bortsett fra blokkere. Denne blokken fanger opp to typer feil: en ValueError som oppstår av valideringsfunksjonen, og en ClientError i tilfelle AWS API-interaksjon mislykkes. Ved å fange opp disse feilene, logger skriptet passende meldinger for å hjelpe utvikleren med å forstå om problemet ligger i modell-ID-en eller AWS API-forespørselen. Dette nivået av feilhåndtering sikrer at koden er robust og forhindrer uventede krasj under kjøring.

I det andre skriptet sikrer enhetstestene at valideringslogikken fungerer riktig. Bruken av Python's enhetstest rammeverket tillater strukturert testing av både modell-ID-validering og API-anropssimulering. De lapp kommando fra unittest.mock biblioteket erstatter selve API-kallet med et mock-objekt, noe som gjør at testene kan kjøres uten å være avhengig av ekte AWS-tjenester. Dette er avgjørende for å isolere funksjonaliteten til koden og verifisere at logikken oppfører seg som forventet under forskjellige scenarier, for eksempel gyldige og ugyldige modell-IDer.

Videre bruker testene hevder Hever for å sjekke om de riktige unntakene utløses når en ugyldig modell-ID oppgis. Kombinasjonen av enhetstester og falske objekter sikrer at hver del av skriptet er validert. Denne testmetoden er spesielt nyttig for å unngå feil i produksjonsmiljøer, der direkte interaksjon med AWS kan medføre unødvendige kostnader eller forsinkelser hvis modellidentifikatoren er feil. Disse omfattende metodene gjør skriptet gjenbrukbart, pålitelig og optimalisert for feilfri slutning ved bruk av 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()

Feilsøking av modellidentifikatorfeil i AWS Berggrunn Runtime

Når du arbeider med AWS Bedrock Runtime for å utføre inferens ved bruk av språkmodeller, spiller den medfølgende modellidentifikatoren en kritisk rolle for å sikre at systemet fungerer som det skal. En feil modell-ID, for eksempel en skrivefeil eller ikke-støttet identifikator, kan føre til Valideringsunntak feil. Et viktig aspekt er å sikre at modellidentifikatoren er oppdatert med AWS Bedrocks dokumentasjon, ettersom nyere modeller kan støttes, og eldre kan bli avviklet.

En annen vurdering er regionkonfigurasjonen. AWS-tjenester som Bedrock opererer innenfor spesifikke regioner, og bruk av en modell-ID i en region der den ikke støttes vil forårsake en feil. Utviklere må sørge for at den valgte modellen er tilgjengelig i regionen de jobber i, da regioner kan ha ulike tilbud av modeller basert på lokal etterspørsel og ressurstilgjengelighet.

I tillegg er riktig inndatavalidering i skriptet viktig. Konfigurasjonen av parametere som f.eks inferenceConfig bør kontrolleres for korrekthet. Dette sikrer at ikke bare modellidentifikatoren er gyldig, men også parametrene som maks tokens og temperatur er innenfor det akseptable området spesifisert av AWS Bedrock. Å følge beste praksis, for eksempel å definere gjenbrukbare funksjoner for å validere innganger, kan forhindre feilkonfigurasjoner som ellers ville resultere i kjøretidsfeil.