Jak debugować błąd GoogleGenerativeAI „Wyczerpanie zasobów” przy użyciu zestawu SDK NodeJS

Jak rozwiązać problem z błędem „Wyczerpanie zasobów” w przypadku żądań GoogleGenerativeAI

Skrypt backendowy wykorzystujący Node.js z Google Generative AI SDK

// Import the Google Generative AI client library
const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
// Initialize client with API key and set authentication
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to generate content with error handling
async function generateContent(prompt) {
  try {
    // Retrieve model and execute completion request
    const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
    const result = await model.generateContent(prompt);
    return result.data;  // Return response on success
  } catch (error) {
    if (error.response && error.response.status === 429) {
      console.error("Quota limit reached, retry after some time.");
    } else {
      console.error("Error generating content:", error.message);
    }
  }
}
// Example prompt and function call
generateContent('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

Rozwiązanie alternatywne: ponawianie żądań z wykładniczym wycofywaniem

Ulepszony skrypt Node.js wykorzystujący logikę ponawiania

// Import required libraries and set up Google Generative AI client
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to handle exponential backoff for retrying requests
async function generateContentWithRetry(prompt, retries = 5) {
  let delay = 1000;  // Initial delay of 1 second
  for (let i = 0; i < retries; i++) {
    try {
      const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
      const result = await model.generateContent(prompt);
      return result.data;
    } catch (error) {
      if (error.response && error.response.status === 429) {
        console.warn(\`Attempt \${i + 1} failed due to quota limits. Retrying in \${delay} ms...\`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
        delay *= 2;  // Exponentially increase delay
      } else {
        console.error("Unhandled error:", error.message);
        break;
      }
    }
  }
  throw new Error("All retries failed due to quota limitations.");
}
// Call the function and handle output or errors
generateContentWithRetry('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

Testowanie kodu z błędem próbnego wyczerpania przydziału

Test jednostkowy mechanizmu ponawiania próby przy użyciu Jest

// Import required modules and mock response
const { generateContentWithRetry } = require('./yourModule');
const axios = require('axios');
jest.mock('axios');
describe("generateContentWithRetry", () => {
  it("should retry on 429 errors and eventually succeed", async () => {
    axios.get.mockRejectedValueOnce({ response: { status: 429 } });
    axios.get.mockResolvedValue({ data: "Success after retries!" });
    const result = await generateContentWithRetry('Test Prompt');
    expect(result).toBe("Success after retries!");
  });
  it("should throw an error after max retries", async () => {
    axios.get.mockRejectedValue({ response: { status: 429 } });
    await expect(generateContentWithRetry('Test Prompt')).rejects.toThrow("All retries failed due to quota limitations.");
  });
});

Często zadawane pytania dotyczące debugowania problemów z przydziałem generatywnej AI Google

1. Co oznacza błąd „Wyczerpany zasób” w Google Generative AI?
2. Ten błąd zazwyczaj wskazuje, że żądania API przekroczyły quota limity ustalone przez Google. Może się to zdarzyć nawet wtedy, gdy włączone jest rozliczanie.
3. Jak mogę sprawdzić limit API dla Google Generative AI?
4. Odwiedź Google Cloud Console i przejdź do sekcji „API i usługi”, gdzie możesz uzyskać dostęp do informacji o wykorzystaniu i limitach każdego interfejsu API, w tym Google Generative AI.
5. Dlaczego otrzymuję błąd 429 w przypadku płatnego planu?
6. Kod stanu HTTP 429 oznacza „Zbyt wiele żądań”. Może się to zdarzyć, jeśli zostaną osiągnięte określone limity minutowe lub dzienne, nawet w przypadku planów płatnych. Rozważ sprawdzenie strony przydziałów i dostosowanie ustawień, jeśli to konieczne.
7. Jak wdrożyć wykładnicze wycofywanie żądań Google Generative AI?
8. Możesz zastosować strategię ponawiania, która zwiększa opóźnienie między każdą próbą, na przykład podwajając czas przed każdą ponowną próbą. Na przykład zacznij od 1-sekundowego opóźnienia, a następnie odczekaj 2, 4 i 8 sekund przy każdej kolejnej próbie.
9. Co powinienem zrobić, jeśli moja aplikacja wymaga większego limitu?
10. W Google Cloud Console możesz poprosić o zwiększenie limitu, przesyłając formularz lub bezpośrednio kontaktując się z pomocą techniczną Google, szczególnie jeśli Twój projekt ma duże wymagania dotyczące wykorzystania.
11. Czy mogę monitorować wykorzystanie limitu w czasie rzeczywistym?
12. Tak, narzędzia monitorujące Google Cloud umożliwiają skonfigurowanie alertów powiadamiających Cię, gdy wykorzystanie limitu osiągnie określony próg.
13. Jaki jest cel buforowania za pomocą Google Generative AI?
14. Buforowanie umożliwia tymczasowe przechowywanie często żądanych odpowiedzi, zmniejszając liczbę wywołań API, a tym samym minimalizując wykorzystanie przydziału.
15. Czy wdrożenie przetwarzania wsadowego zmniejsza wykorzystanie przydziału?
16. Tak, żądania grupowe mogą zoptymalizować wykorzystanie zasobów, grupując wiele podpowiedzi w jedno wywołanie interfejsu API, zwłaszcza jeśli często wykonywane są podobne zapytania.
17. Jak mogę zoptymalizować wykorzystanie interfejsu API poza godzinami szczytu?
18. Planując niepilne żądania poza godzinami szczytu, możesz równomiernie rozłożyć obciążenie i uniknąć przekroczenia limitów wykorzystania w godzinach szczytu.
19. Jakie alternatywy są dostępne w przypadku przekroczenia limitów kwotowych?
20. Jeśli Twój projekt nadal wymaga więcej zasobów, możesz wypróbować różne modele lub punkty końcowe interfejsu API, które mają większe opcje wydajności w ramach Google Generative AI.

Kluczowe wnioski dotyczące zarządzania błędami przydziału generatywnej sztucznej inteligencji Google

Debugowanie błędów wyczerpania przydziału jest niezbędne do zapewnienia niezawodnych interakcji API. Monitorując limity przydziału w Google Cloud Console, ustawiając alerty i optymalizując żądania, programiści mogą proaktywnie rozwiązywać problemy „wyczerpanych zasobów” i zwiększać wydajność swoich aplikacji.

Dodatkowe praktyki, takie jak logika ponawiania prób, przetwarzanie wsadowe żądań i często używane buforowanie monitów, dodatkowo optymalizują wykorzystanie zasobów. Razem te strategie umożliwiają programistom skuteczne eliminowanie błędów związanych z przydziałami, zapewniając stabilność i działanie aplikacji bez przerw. 🚀