Oprava chyby neplatného identifikátora modelu AWS Bedrock Runtime pomocou Pythonu Boto3

Riešenie problémov s identifikátorom modelu v AWS Bedrock Runtime

Pri používaní AWS Bedrock Runtime s boto3 v Pythone môžu vývojári niekedy naraziť na chyby súvisiace s identifikátormi modelu. Jednou z takýchto chýb je ValidationException, ktorá konkrétne upozorňuje na problém s poskytnutým identifikátorom modelu. Tento problém môže byť frustrujúci, najmä pri práci s veľkými jazykovými modelmi na odvodenie.

Tento článok preskúma bežné príčiny chyby „Neplatný identifikátor modelu“ a poskytne riešenie, ktoré vám pomôže túto chybu vyriešiť. Rozoberieme možné oblasti nesprávnej konfigurácie a prevedieme vás krokmi na riešenie problémov.

Pre bezproblémovú interakciu s Bedrock Runtime je nevyhnutné zabezpečiť, aby bolo ID modelu správne. Preklepy, nepodporované modely alebo nesprávne volania API môžu viesť k chybe neplatného identifikátora modelu, čo môže oneskoriť vývoj.

Overením konkrétnych parametrov, ako je oblasť, ID modelu a poverenia AWS, budete môcť presne určiť a opraviť problém. Táto príručka vám pomôže lepšie pochopiť, ako konfigurovať a riešiť problémy s AWS Bedrock Runtime, aby ste sa vyhli týmto chybám overenia.

Pochopenie riešenia pre neplatný identifikátor modelu v AWS Bedrock

Cieľom poskytnutého skriptu je vyriešiť bežný problém s prijímaním a ValidationException kvôli neplatnému identifikátoru modelu pri používaní AWS Bedrock Runtime s Boto3 v Pythone. Hlavnou myšlienkou je overiť identifikátor modelu pred odoslaním požiadavky do služby AWS Bedrock. Implementáciou vlastnej funkcie tzv validate_model_id, skript skontroluje, či ID modelu existuje v preddefinovanom zozname platných modelov. Ak sa identifikátor modelu nenachádza v tomto zozname, vyvolá a ValueError, čím sa zabráni odoslaniu neplatnej žiadosti. To zaisťuje, že kód efektívne spracováva nesprávne ID modelov.

Ďalším dôležitým aspektom skriptu je jeho štruktúrované spracovanie chýb pomocou skúste...okrem blokovať. Tento blok zachytáva dva typy chýb: ValueError vyvolané funkciou overenia a ClientError v prípade zlyhania interakcie AWS API. Zachytením týchto chýb skript zaznamená príslušné správy, aby pomohol vývojárovi pochopiť, či problém spočíva v ID modelu alebo v požiadavke AWS API. Táto úroveň spracovania chýb zaisťuje, že kód je robustný a zabraňuje neočakávaným zlyhaniam počas behu.

V druhom skripte poskytnuté testy jednotiek zabezpečujú, že logika overovania funguje správne. Použitie Pythonu unittest framework umožňuje štruktúrované testovanie validácie ID modelu aj simulácie volania API. The náplasť príkaz z unittest.simulovať knižnica nahrádza skutočné volanie API falošným objektom, čo umožňuje spustenie testov bez závislosti od skutočných služieb AWS. Toto je kľúčové pre izoláciu funkčnosti kódu a overenie, či sa logika správa tak, ako sa očakáva v rôznych scenároch, ako sú platné a neplatné ID modelu.

Okrem toho testy využívajú tvrdíRaises skontrolovať, či sa pri zadaní neplatného ID modelu aktivujú príslušné výnimky. Kombinácia testov jednotiek a falošných objektov zaisťuje, že každá časť skriptu je overená. Tento testovací prístup je obzvlášť užitočný na predchádzanie chybám v produkčných prostrediach, kde by priama interakcia s AWS mohla spôsobiť zbytočné náklady alebo oneskorenia, ak je identifikátor modelu nesprávny. Vďaka týmto komplexným metódam je skript opakovane použiteľný, spoľahlivý a optimalizovaný na bezchybné odvodenie pomocou 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()

Riešenie problémov s chybami identifikátora modelu v AWS Bedrock Runtime

Pri práci s AWS Bedrock Runtime na vykonanie odvodenia pomocou jazykových modelov zohráva poskytnutý identifikátor modelu kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní správneho fungovania systému. Nesprávne ID modelu, napríklad preklep alebo nepodporovaný identifikátor, môže viesť k ValidationException chyba. Jedným z dôležitých aspektov je zabezpečiť, aby bol identifikátor modelu aktuálny s dokumentáciou AWS Bedrock, pretože novšie modely môžu byť podporované a staršie modely môžu byť zastarané.

Ďalším aspektom je konfigurácia regiónu. Služby AWS ako Bedrock fungujú v konkrétnych regiónoch a použitie ID modelu v regióne, kde nie je podporované, spôsobí chybu. Vývojári musia zabezpečiť, aby bol vybraný model dostupný v regióne, v ktorom pracujú, pretože regióny môžu mať rôzne ponuky modelov na základe miestneho dopytu a dostupnosti zdrojov.

Okrem toho je nevyhnutné správne overenie vstupu v skripte. Konfigurácia parametrov ako napr inferenceConfig treba skontrolovať správnosť. To zaisťuje, že nielenže je platný identifikátor modelu, ale aj parametre, ako je maximálny počet tokenov a teplota, sú v prijateľnom rozsahu špecifikovanom spoločnosťou AWS Bedrock. Dodržiavanie osvedčených postupov, ako je definovanie opakovane použiteľných funkcií na overenie vstupov, môže zabrániť nesprávnej konfigurácii, ktorá by inak viedla k chybám pri behu.