Исправление ошибки неверного идентификатора модели в среде выполнения AWS Bedrock с помощью Python Boto3

Решение проблем с идентификаторами модели в среде выполнения AWS Bedrock

При использовании AWS Bedrock Runtime с boto3 в Python разработчики иногда могут сталкиваться с ошибками, связанными с идентификаторами модели. Одной из таких ошибок является Исключение проверки, что конкретно указывает на проблему с предоставленным идентификатором модели. Эта проблема может доставлять неприятности, особенно при работе с большими языковыми моделями для вывода.

В этой статье будут рассмотрены распространенные причины ошибки «Неверный идентификатор модели» и предложено решение, которое поможет вам ее устранить. Мы разберем возможные области неправильной настройки и проведем вас через шаги по устранению неполадок.

Проверка правильности идентификатора модели необходима для бесперебойного взаимодействия с Bedrock Runtime. Опечатки, неподдерживаемые модели или неправильные вызовы API могут привести к ошибке неверного идентификатора модели, что может задержать разработку.

Проверив определенные параметры, такие как регион, идентификатор модели и учетные данные AWS, вы сможете выявить и устранить проблему. Это руководство поможет вам лучше понять, как настраивать и устранять неполадки AWS Bedrock Runtime, чтобы избежать подобных ошибок проверки.

Понимание решения проблемы неверного идентификатора модели в AWS Bedrock

Предоставленный сценарий направлен на решение распространенной проблемы получения Исключение проверки из-за неверного идентификатора модели при использовании AWS Bedrock Runtime с Boto3 в Python. Основная идея — проверить идентификатор модели перед отправкой запроса в сервис AWS Bedrock. Реализуя пользовательскую функцию под названием validate_model_id, скрипт проверяет, существует ли идентификатор модели в заранее определенном списке допустимых моделей. Если идентификатор модели отсутствует в этом списке, возникает ошибка. ValueError, предотвращая отправку недействительного запроса. Это гарантирует, что код эффективно обрабатывает неверные идентификаторы моделей.

Другим важным аспектом сценария является его структурированная обработка ошибок с использованием метода попробуй... кроме блокировать. Этот блок фиксирует два типа ошибок: ValueError, возникающий функцией проверки, и ClientError в случае сбоя взаимодействия с API AWS. Обнаружив эти ошибки, скрипт регистрирует соответствующие сообщения, которые помогают разработчику понять, связана ли проблема с идентификатором модели или запросом API AWS. Такой уровень обработки ошибок гарантирует надежность кода и предотвращает непредвиденные сбои во время выполнения.

Во втором сценарии предоставленные модульные тесты гарантируют правильную работу логики проверки. Использование Python юниттест Framework позволяет проводить структурированное тестирование как проверки идентификатора модели, так и моделирования вызовов API. пластырь команда из unittest.mock библиотека заменяет фактический вызов API фиктивным объектом, позволяя запускать тесты без зависимости от реальных сервисов AWS. Это имеет решающее значение для изоляции функциональности кода и проверки того, что логика ведет себя должным образом в различных сценариях, таких как действительные и недопустимые идентификаторы модели.

Кроме того, в тестах используются AssertRaises чтобы проверить, запускаются ли соответствующие исключения при предоставлении недопустимого идентификатора модели. Сочетание модульных тестов и макетов объектов гарантирует проверку каждой части сценария. Этот подход к тестированию особенно полезен для предотвращения ошибок в производственных средах, где прямое взаимодействие с AWS может повлечь за собой ненужные затраты или задержки, если идентификатор модели неверен. Эти комплексные методы делают сценарий многоразовым, надежным и оптимизированным для безошибочного вывода с использованием 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()

Устранение ошибок идентификатора модели в среде выполнения AWS Bedrock

При работе с AWS Bedrock Runtime для выполнения логических выводов с использованием языковых моделей предоставленный идентификатор модели играет решающую роль в обеспечении правильной работы системы. Неправильный идентификатор модели, например опечатка или неподдерживаемый идентификатор, может привести к Исключение проверки ошибка. Одним из важных аспектов является обеспечение актуальности идентификатора модели в соответствии с документацией AWS Bedrock, поскольку могут поддерживаться более новые модели, а старые могут быть устаревшими.

Еще одним соображением является конфигурация региона. Сервисы AWS, такие как Bedrock, работают в определенных регионах, и использование идентификатора модели в регионе, где он не поддерживается, приведет к ошибке. Разработчики должны убедиться, что выбранная модель доступна в регионе, в котором они работают, поскольку в регионах могут быть разные предложения моделей в зависимости от местного спроса и наличия ресурсов.

Кроме того, необходима правильная проверка ввода в сценарии. Конфигурация таких параметров, как выводКонфигурация следует проверить на корректность. Это гарантирует, что не только идентификатор модели действителен, но и такие параметры, как максимальное количество токенов и температура, находятся в пределах допустимого диапазона, указанного AWS Bedrock. Следование лучшим практикам, таким как определение повторно используемых функций для проверки входных данных, может предотвратить неправильные настройки, которые в противном случае могли бы привести к ошибкам во время выполнения.