Como depurar o erro "Recurso esgotado" do GoogleGenerativeAI usando o NodeJS SDK

Como solucionar o erro "Recurso esgotado" para solicitações GoogleGenerativeAI

Script de back-end usando Node.js com 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);

Solução alternativa: repetição de solicitações com espera exponencial

Script Node.js aprimorado usando lógica de repetição

// 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);

Testando código com erro de esgotamento de cota simulada

Teste de unidade para mecanismo de nova tentativa usando 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.");
  });
});

Perguntas frequentes sobre depuração de problemas de cota de IA generativa do Google

1. O que significa o erro "Recurso esgotado" no Google Generative AI?
2. Este erro normalmente indica que suas solicitações de API excederam o quota limites definidos pelo Google. Isso pode ocorrer mesmo se o faturamento estiver ativado.
3. Como posso verificar minha cota de API para Google Generative AI?
4. Visite o Console do Google Cloud e vá para a seção "APIs e serviços", onde você pode acessar seu uso e cotas para cada API, incluindo Google Generative AI.
5. Por que estou recebendo um erro 429 com um plano pago?
6. O código de status HTTP 429 significa “Muitas solicitações”. Pode ocorrer se cotas específicas por minuto ou por dia forem atingidas, mesmo em planos pagos. Considere verificar a página de cotas e ajustar as configurações, se necessário.
7. Como faço para implementar a espera exponencial para solicitações de IA generativa do Google?
8. Você pode usar uma estratégia de repetição que aumente o atraso entre cada tentativa, como duplicar o tempo antes de cada nova tentativa. Por exemplo, comece com um atraso de 1 segundo e aguarde 2, 4 e 8 segundos para cada nova tentativa subsequente.
9. O que devo fazer se meu aplicativo precisar de uma cota maior?
10. No Console do Google Cloud, você pode solicitar um aumento na sua cota enviando um formulário ou entrando em contato diretamente com o suporte do Google, especialmente se o seu projeto tiver altas demandas de uso.
11. Posso monitorar o uso da cota em tempo real?
12. Sim, as ferramentas de monitoramento do Google Cloud permitem configurar alertas que notificam quando o uso da cota atinge um limite especificado.
13. Qual é o propósito do cache com a IA generativa do Google?
14. O cache permite armazenar temporariamente as respostas solicitadas com frequência, reduzindo o número de chamadas de API e, portanto, minimizando o consumo de cota.
15. A implementação do lote reduz o uso da cota?
16. Sim, as solicitações em lote podem otimizar o uso de recursos agrupando vários prompts em uma chamada de API, especialmente se consultas semelhantes forem feitas com frequência.
17. Como posso otimizar meu uso de API fora dos horários de pico?
18. Ao agendar solicitações não urgentes fora dos horários de pico, você pode distribuir a carga uniformemente e evitar atingir os limites de uso durante os horários de pico.
19. Que alternativas estarão disponíveis se eu exceder os limites da cota?
20. Se o seu projeto ainda exigir mais recursos, você pode explorar o uso de diferentes modelos ou endpoints de API que tenham opções de maior capacidade no Google Generative AI.

Principais vantagens para gerenciar erros de cota de IA generativa do Google

A depuração de erros de esgotamento de cota é essencial para garantir interações de API confiáveis. Ao monitorar os limites de cota no Console do Google Cloud, definir alertas e otimizar solicitações, os desenvolvedores podem resolver proativamente problemas de "recursos esgotados" e melhorar o desempenho de seus aplicativos.

Práticas adicionais, como lógica de repetição, lote de solicitações e cache de prompts usados ​​com frequência, otimizam ainda mais o uso de recursos. Juntas, essas estratégias capacitam os desenvolvedores a superar erros relacionados a cotas de maneira eficaz, mantendo os aplicativos estáveis ​​e funcionando sem interrupções. 🚀