Naprawianie błędu nieprawidłowego identyfikatora modelu środowiska wykonawczego AWS Bedrock za pomocą języka Python Boto3

Rozwiązywanie problemów z identyfikatorem modelu w środowisku wykonawczym AWS Bedrock

Używając AWS Bedrock Runtime z boto3 w Pythonie, programiści mogą czasami napotkać błędy związane z identyfikatorami modelu. Jednym z takich błędów jest Wyjątek walidacji, co wyraźnie wskazuje na problem z podanym identyfikatorem modelu. Ten problem może być frustrujący, szczególnie podczas pracy z dużymi modelami językowymi w celu wnioskowania.

W tym artykule omówiono typowe przyczyny błędu „Nieprawidłowy identyfikator modelu” i przedstawiono rozwiązania, które pomogą Ci go rozwiązać. Omówimy możliwe obszary błędnej konfiguracji i przeprowadzimy Cię przez kroki rozwiązywania problemów.

Zapewnienie poprawności identyfikatora modelu jest niezbędne do płynnej interakcji z Bedrock Runtime. Literówki, nieobsługiwane modele lub nieprawidłowe wywołania API mogą prowadzić do błędu nieprawidłowego identyfikatora modelu, co może opóźnić rozwój.

Weryfikując określone parametry, takie jak region, identyfikator modelu i dane uwierzytelniające AWS, będziesz w stanie zlokalizować i rozwiązać problem. Ten przewodnik pomoże Ci lepiej zrozumieć, jak skonfigurować środowisko wykonawcze AWS Bedrock i rozwiązywać problemy, aby uniknąć tych błędów sprawdzania poprawności.

Zrozumienie rozwiązania dla nieprawidłowego identyfikatora modelu w AWS Bedrock

Dostarczony skrypt ma na celu rozwiązanie częstego problemu z otrzymywaniem pliku Wyjątek walidacji z powodu nieprawidłowego identyfikatora modelu podczas korzystania z AWS Bedrock Runtime z Boto3 w Pythonie. Główną ideą jest sprawdzenie poprawności identyfikatora modelu przed wysłaniem żądania do usługi AWS Bedrock. Implementując niestandardową funkcję o nazwie zatwierdź_model_id, skrypt sprawdza, czy identyfikator modelu istnieje na predefiniowanej liście prawidłowych modeli. Jeśli identyfikatora modelu nie ma na tej liście, pojawia się a Błąd wartości, zapobiegając wysłaniu nieprawidłowego żądania. Dzięki temu kod skutecznie obsługuje nieprawidłowe identyfikatory modeli.

Innym ważnym aspektem skryptu jest jego strukturalna obsługa błędów przy użyciu metody spróbuj... z wyjątkiem blok. Ten blok przechwytuje dwa typy błędów: ValueError wywoływany przez funkcję sprawdzania poprawności i ClientError w przypadku niepowodzenia interakcji z API AWS. Wychwytując te błędy, skrypt rejestruje odpowiednie komunikaty, aby pomóc programiście zrozumieć, czy problem leży w identyfikatorze modelu, czy w żądaniu API AWS. Ten poziom obsługi błędów zapewnia niezawodność kodu i zapobiega nieoczekiwanym awariom w czasie wykonywania.

W drugim skrypcie dostarczone testy jednostkowe zapewniają prawidłowe działanie logiki walidacji. Użycie Pythona test jednostkowy Framework pozwala na ustrukturyzowane testowanie zarówno walidacji identyfikatora modelu, jak i symulacji wywołania API. The skrawek polecenie z test jednostkowy.mock biblioteka zastępuje rzeczywiste wywołanie API obiektem próbnym, umożliwiając uruchamianie testów bez uzależnienia od rzeczywistych usług AWS. Ma to kluczowe znaczenie dla izolowania funkcjonalności kodu i sprawdzania, czy logika zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami w różnych scenariuszach, takich jak prawidłowe i nieprawidłowe identyfikatory modelu.

Ponadto testy wykorzystują twierdzeniePodnosi aby sprawdzić, czy w przypadku podania nieprawidłowego identyfikatora modelu zostaną uruchomione odpowiednie wyjątki. Połączenie testów jednostkowych i obiektów próbnych gwarantuje, że każda część skryptu zostanie sprawdzona. To podejście do testowania jest szczególnie przydatne w celu uniknięcia błędów w środowiskach produkcyjnych, gdzie bezpośrednia interakcja z AWS może wiązać się z niepotrzebnymi kosztami lub opóźnieniami, jeśli identyfikator modelu jest nieprawidłowy. Te wszechstronne metody sprawiają, że skrypt nadaje się do ponownego użycia, jest niezawodny i zoptymalizowany pod kątem bezbłędnego wnioskowania przy użyciu 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()

Rozwiązywanie problemów z błędami identyfikatora modelu w środowisku wykonawczym AWS Bedrock

Podczas pracy z AWS Bedrock Runtime w celu wnioskowania przy użyciu modeli językowych dostarczony identyfikator modelu odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu prawidłowego działania systemu. Nieprawidłowy identyfikator modelu, taki jak literówka lub nieobsługiwany identyfikator, może spowodować Wyjątek walidacji błąd. Ważnym aspektem jest zapewnienie aktualności identyfikatora modelu z dokumentacją AWS Bedrock, ponieważ nowsze modele mogą być obsługiwane, a starsze mogą być przestarzałe.

Kolejną kwestią jest konfiguracja regionu. Usługi AWS, takie jak Bedrock, działają w określonych regionach, a użycie identyfikatora modelu w regionie, w którym nie jest on obsługiwany, spowoduje błąd. Programiści muszą upewnić się, że wybrany model jest dostępny w regionie, w którym pracują, ponieważ regiony mogą mieć różne oferty modeli w zależności od lokalnego zapotrzebowania i dostępności zasobów.

Ponadto niezbędna jest prawidłowa walidacja danych wejściowych w skrypcie. Konfiguracja parametrów takich jak konfiguracja wnioskowania należy sprawdzić pod kątem poprawności. Dzięki temu nie tylko identyfikator modelu jest prawidłowy, ale także parametry, takie jak maksymalne tokeny i temperatura, mieszczą się w akceptowalnym zakresie określonym przez AWS Bedrock. Przestrzeganie najlepszych praktyk, takich jak definiowanie funkcji wielokrotnego użytku w celu sprawdzania poprawności danych wejściowych, może zapobiec błędnym konfiguracjom, które w przeciwnym razie spowodowałyby błędy w czasie wykonywania.