Remedierea erorii de identificare a modelului nevalid a AWS Bedrock Runtime cu Python Boto3

Abordarea problemelor de identificare a modelului în AWS Bedrock Runtime

Când folosesc AWS Bedrock Runtime cu boto3 în Python, dezvoltatorii pot întâmpina uneori erori legate de identificatorii de model. O astfel de eroare este ValidationException, care evidențiază în mod specific o problemă cu identificatorul de model furnizat. Această problemă poate fi frustrantă, mai ales când se lucrează cu modele de limbaj mari pentru inferență.

Acest articol va explora cauzele comune ale erorii „Identificator de model nevalid” și va oferi o soluție care să vă ajute să o rezolvați. Vom detalia zonele posibile de configurare greșită și vă vom ghida prin pașii de depanare.

Asigurarea că ID-ul modelului este corect este esențială pentru o interacțiune ușoară cu Bedrock Runtime. Greșelile de tipar, modelele neacceptate sau apelurile API incorecte pot duce la o eroare de identificare a modelului nevalidă, care poate întârzia dezvoltarea.

Prin verificarea unor parametri specifici, cum ar fi regiunea, ID-ul modelului și acreditările AWS, veți putea identifica și corecta problema. Acest ghid vă va ajuta să înțelegeți mai bine cum să configurați și să depanați AWS Bedrock Runtime pentru a evita aceste erori de validare.

Înțelegerea soluției pentru identificatorul de model nevalid în AWS Bedrock

Scriptul furnizat urmărește să rezolve problema comună de a primi a ValidationException din cauza unui identificator de model nevalid atunci când utilizați AWS Bedrock Runtime cu Boto3 în Python. Ideea centrală este de a valida identificatorul modelului înainte de a trimite o solicitare către serviciul AWS Bedrock. Prin implementarea unei funcții personalizate numite validate_model_id, scriptul verifică dacă ID-ul modelului există într-o listă predefinită de modele valide. Dacă identificatorul de model nu se află în această listă, se ridică a ValueError, împiedicând trimiterea unei cereri nevalide. Acest lucru asigură că codul gestionează în mod eficient ID-urile de model incorecte.

Un alt aspect important al script-ului este gestionarea structurată a erorilor folosind incearca...mai putin bloc. Acest bloc captează două tipuri de erori: o ValueError generată de funcția de validare și o ClientError în cazul în care interacțiunea AWS API eșuează. Prin detectarea acestor erori, scriptul înregistrează mesajele adecvate pentru a ajuta dezvoltatorul să înțeleagă dacă problema se află în ID-ul modelului sau în solicitarea AWS API. Acest nivel de gestionare a erorilor asigură că codul este robust și previne blocările neașteptate în timpul rulării.

În al doilea script, testele unitare furnizate asigură că logica de validare funcționează corect. Utilizarea lui Python test unitar framework permite testarea structurată atât a validării ID-ului modelului, cât și a simulării apelului API. The plasture comanda de la test unitar.batjoc biblioteca înlocuiește apelul API real cu un obiect simulat, permițând rularea testelor fără a depinde de serviciile AWS reale. Acest lucru este crucial pentru izolarea funcționalității codului și verificarea faptului că logica se comportă conform așteptărilor în diferite scenarii, cum ar fi ID-uri de model valide și invalide.

În plus, testele folosesc assertRaises pentru a verifica dacă excepțiile corespunzătoare sunt declanșate atunci când este furnizat un ID de model nevalid. Combinația de teste unitare și obiecte simulate asigură că fiecare parte a scriptului este validată. Această abordare de testare este deosebit de utilă pentru evitarea erorilor în mediile de producție, unde interacțiunea directă cu AWS ar putea genera costuri sau întârzieri inutile dacă identificatorul modelului este incorect. Aceste metode cuprinzătoare fac scriptul reutilizabil, fiabil și optimizat pentru inferențe fără erori folosind 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()

Depanarea erorilor de identificare a modelului în AWS Bedrock Runtime

Când lucrați cu AWS Bedrock Runtime pentru a efectua inferențe folosind modele de limbaj, identificatorul de model furnizat joacă un rol esențial în asigurarea funcționării corecte a sistemului. Un ID de model incorect, cum ar fi o greșeală de tipar sau un identificator neacceptat, poate duce la ValidationException eroare. Un aspect important este asigurarea faptului că identificatorul modelului este actualizat cu documentația AWS Bedrock, deoarece modelele mai noi pot fi acceptate, iar cele mai vechi ar putea fi depreciate.

Un alt aspect este configurația regiunii. Serviciile AWS precum Bedrock operează în anumite regiuni, iar utilizarea unui ID de model într-o regiune în care nu este acceptată va provoca o eroare. Dezvoltatorii trebuie să se asigure că modelul ales este disponibil în regiunea în care lucrează, deoarece regiunile pot avea oferte diferite de modele în funcție de cererea locală și disponibilitatea resurselor.

În plus, validarea corectă a intrărilor în script este esențială. Configurarea parametrilor precum inferenceConfig trebuie verificat pentru corectitudine. Acest lucru asigură că nu numai că identificatorul de model este valid, ci și parametrii precum simbolurile maxime și temperatura se află în intervalul acceptabil specificat de AWS Bedrock. Urmărirea celor mai bune practici, cum ar fi definirea funcțiilor reutilizabile pentru validarea intrărilor, poate preveni configurările greșite care, altfel, ar duce la erori de rulare.