Python Boto3 ਨਾਲ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ boto3 ਦੇ ਨਾਲ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਹੈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਪਵਾਦ, ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਲੇਖ "ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ" ਗਲਤੀ ਦੇ ਆਮ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਾਂਗੇ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰੇ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਾਂਗੇ।

ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ID ਸਹੀ ਹੈ ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਚਾਰੂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਟਾਈਪੋਜ਼, ਅਸਮਰਥਿਤ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ ਗਲਤ API ਕਾਲਾਂ ਸਭ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਗਲਤੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਖੇਤਰ, ਮਾਡਲ ID, ਅਤੇ AWS ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਵਰਗੇ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੋਗੇ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਰੁਟੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।

AWS ਬੈਡਰੋਕ ਵਿੱਚ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਏ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਆਮ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਪਵਾਦ Python ਵਿੱਚ Boto3 ਦੇ ਨਾਲ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇੱਕ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ। ਕੇਂਦਰੀ ਵਿਚਾਰ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ validate_model_id, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮਾਡਲ ID ਵੈਧ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ a ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਮੁੱਲ ਗਲਤੀ, ਇੱਕ ਅਵੈਧ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਗਲਤ ਮਾਡਲ IDs ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ ਇਸਦੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ...ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ. ਇਹ ਬਲਾਕ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਉਭਾਰਿਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ValueError, ਅਤੇ AWS API ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਫੇਲ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ClientError। ਇਹਨਾਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਫੜ ਕੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮੁੱਦਾ ਮਾਡਲ ID ਜਾਂ AWS API ਬੇਨਤੀ ਨਾਲ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਦੌਰਾਨ ਅਚਾਨਕ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਰੈਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਰਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਡਲ ID ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ API ਕਾਲ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਂਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦ ਪੈਚ ਤੋਂ ਕਮਾਂਡ unittest.mock ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਅਸਲ ਏਪੀਆਈ ਕਾਲ ਨੂੰ ਮੌਕ ਆਬਜੈਕਟ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਸਲ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਤਰਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈਧ ਅਤੇ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ IDs ਦੇ ਤਹਿਤ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ assertRaises ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਉਚਿਤ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਅਵੈਧ ਮਾਡਲ ID ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AWS ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਗੱਲਬਾਤ ਬੇਲੋੜੀ ਲਾਗਤਾਂ ਜਾਂ ਦੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਗਲਤ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਵਿਧੀਆਂ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

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()

AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ

ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਰਨਟਾਈਮ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਮਾਡਲ ID, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਟਾਈਪੋ ਜਾਂ ਅਸਮਰਥਿਤ ਪਛਾਣਕਰਤਾ, ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਪਵਾਦ ਗਲਤੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੁਰਾਣੇ ਨੂੰ ਬਰਤਰਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ ਖੇਤਰ ਸੰਰਚਨਾ ਹੈ. AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਡਰੌਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ID ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਮਰਥਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਾਡਲ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਮੰਗ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ inferenceConfig ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਵੈਧ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅਧਿਕਤਮ ਟੋਕਨ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵੀ AWS ਬੈਡਰੋਕ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ, ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੋਵੇਗਾ।