Corrigindo o erro de identificador de modelo inválido do AWS Bedrock Runtime com Python Boto3

Resolvendo problemas de identificador de modelo no AWS Bedrock Runtime

Ao usar o AWS Bedrock Runtime com boto3 em Python, os desenvolvedores às vezes podem encontrar erros relacionados aos identificadores de modelo. Um desses erros é o ValidaçãoException, que destaca especificamente um problema com o identificador de modelo fornecido. Este problema pode ser frustrante, especialmente quando se trabalha com grandes modelos de linguagem para inferência.

Este artigo explorará as causas comuns do erro “Identificador de modelo inválido” e fornecerá uma solução para ajudá-lo a resolvê-lo. Analisaremos as possíveis áreas de configuração incorreta e orientaremos você nas etapas de solução de problemas.

Garantir que o ID do modelo esteja correto é essencial para uma interação tranquila com o Bedrock Runtime. Erros de digitação, modelos não suportados ou chamadas de API incorretas podem levar ao erro de identificador de modelo inválido, o que pode atrasar o desenvolvimento.

Ao verificar parâmetros específicos, como região, ID do modelo e credenciais da AWS, você poderá identificar e corrigir o problema. Este guia ajudará você a entender melhor como configurar e solucionar problemas do AWS Bedrock Runtime para evitar esses erros de validação.

Compreendendo a solução para identificador de modelo inválido no AWS Bedrock

O script fornecido visa resolver o problema comum de receber um ValidaçãoException devido a um identificador de modelo inválido ao usar o AWS Bedrock Runtime com Boto3 em Python. A ideia central é validar o identificador do modelo antes de enviar uma solicitação ao serviço AWS Bedrock. Ao implementar uma função personalizada chamada validar_model_id, o script verifica se o ID do modelo existe em uma lista predefinida de modelos válidos. Se o identificador do modelo não estiver nesta lista, ele gerará um Erro de valor, evitando que uma solicitação inválida seja enviada. Isso garante que o código lide com IDs de modelo incorretos de maneira eficaz.

Outro aspecto importante do script é o tratamento estruturado de erros usando o tente... exceto bloquear. Este bloco captura dois tipos de erros: um ValueError gerado pela função de validação e um ClientError caso a interação da API da AWS falhe. Ao detectar esses erros, o script registra mensagens apropriadas para ajudar o desenvolvedor a entender se o problema está no ID do modelo ou na solicitação da API da AWS. Esse nível de tratamento de erros garante que o código seja robusto e evita travamentos inesperados durante o tempo de execução.

No segundo script, os testes unitários fornecidos garantem que a lógica de validação funcione corretamente. O uso de Python teste unitário framework permite testes estruturados tanto da validação do ID do modelo quanto da simulação de chamada de API. O correção comando do unittest.mock A biblioteca substitui a chamada de API real por um objeto simulado, permitindo que os testes sejam executados sem depender de serviços reais da AWS. Isto é crucial para isolar a funcionalidade do código e verificar se a lógica se comporta conforme esperado em diferentes cenários, como IDs de modelo válidos e inválidos.

Além disso, os testes utilizam assertRaises para verificar se as exceções apropriadas são acionadas quando um ID de modelo inválido é fornecido. A combinação de testes unitários e objetos simulados garante que cada parte do script seja validada. Essa abordagem de teste é particularmente útil para evitar erros em ambientes de produção, onde a interação direta com a AWS pode incorrer em custos ou atrasos desnecessários se o identificador do modelo estiver incorreto. Esses métodos abrangentes tornam o script reutilizável, confiável e otimizado para inferência sem erros usando o 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()

Solução de erros de identificador de modelo no tempo de execução do AWS Bedrock

Ao trabalhar com o AWS Bedrock Runtime para realizar inferências usando modelos de linguagem, o identificador de modelo fornecido desempenha um papel fundamental para garantir que o sistema funcione corretamente. Um ID de modelo incorreto, como um erro de digitação ou um identificador incompatível, pode levar ao ValidaçãoException erro. Um aspecto importante é garantir que o identificador do modelo esteja atualizado com a documentação do AWS Bedrock, pois modelos mais recentes podem ser suportados e os mais antigos podem estar obsoletos.

Outra consideração é a configuração da região. Os serviços da AWS, como o Bedrock, operam em regiões específicas e usar um ID de modelo em uma região onde não há suporte causará um erro. Os promotores devem garantir que o modelo escolhido está disponível na região em que trabalham, uma vez que as regiões podem ter diferentes ofertas de modelos com base na procura local e na disponibilidade de recursos.

Além disso, a validação adequada da entrada no script é essencial. A configuração de parâmetros como inferênciaConfig deve ser verificada quanto à exatidão. Isso garante que não apenas o identificador do modelo seja válido, mas também que os parâmetros como máximo de tokens e temperatura estejam dentro da faixa aceitável especificada pelo AWS Bedrock. Seguir as práticas recomendadas, como definir funções reutilizáveis ​​para validar entradas, pode evitar configurações incorretas que, de outra forma, resultariam em erros de tempo de execução.