Odpravljanje napake neveljavnega identifikatorja modela AWS Bedrock Runtime s Python Boto3

Reševanje težav z identifikatorjem modela v AWS Bedrock Runtime

Pri uporabi AWS Bedrock Runtime z boto3 v Pythonu lahko razvijalci včasih naletijo na napake, povezane z identifikatorji modela. Ena takih napak je ValidationException, ki posebej poudarja težavo s podanim identifikatorjem modela. Ta težava je lahko frustrirajoča, zlasti pri delu z velikimi jezikovnimi modeli za sklepanje.

Ta članek bo raziskal pogoste vzroke za napako »Neveljaven identifikator modela« in ponudil rešitev, ki vam jo bo pomagala odpraviti. Razčlenili bomo možna področja napačne konfiguracije in vas vodili skozi korake za odpravljanje težav.

Za nemoteno interakcijo z Bedrock Runtime je nujno zagotoviti, da je ID modela pravilen. Tipkarske napake, nepodprti modeli ali nepravilni klici API-ja lahko privedejo do napake neveljavnega identifikatorja modela, kar lahko upočasni razvoj.

S preverjanjem določenih parametrov, kot so regija, ID modela in poverilnice AWS, boste lahko natančno določili in odpravili težavo. Ta vodnik vam bo pomagal bolje razumeti, kako konfigurirati in odpraviti težave z AWS Bedrock Runtime, da se izognete tem napakam pri preverjanju.

Razumevanje rešitve za neveljaven identifikator modela v AWS Bedrock

Predloženi skript je namenjen razrešitvi pogoste težave prejemanja a ValidationException zaradi neveljavnega identifikatorja modela pri uporabi AWS Bedrock Runtime z Boto3 v Pythonu. Osrednja ideja je potrditi identifikator modela, preden pošljete zahtevo storitvi AWS Bedrock. Z implementacijo funkcije po meri, imenovane potrdi_id_modela, skript preveri, ali ID modela obstaja na vnaprej določenem seznamu veljavnih modelov. Če identifikatorja modela ni na tem seznamu, sproži a ValueError, ki preprečuje pošiljanje neveljavne zahteve. To zagotavlja, da koda učinkovito obravnava nepravilne ID-je modelov.

Drug pomemben vidik skripta je njegovo strukturirano obravnavanje napak z uporabo poskusi ... razen blok. Ta blok zajame dve vrsti napak: napako ValueError, ki jo sproži funkcija preverjanja veljavnosti, in napako ClientError v primeru, da interakcija API-ja AWS ne uspe. S prestrezanjem teh napak skript zabeleži ustrezna sporočila, ki razvijalcu pomagajo razumeti, ali je težava v ID-ju modela ali zahtevi API-ja AWS. Ta raven obravnavanja napak zagotavlja, da je koda robustna in preprečuje nepričakovane zrušitve med izvajanjem.

V drugem skriptu zagotovljeni testi enot zagotavljajo, da logika preverjanja deluje pravilno. Uporaba Pythona test enote ogrodje omogoča strukturirano testiranje validacije ID-ja modela in simulacije klica API-ja. The obliž ukaz od unittest.mock knjižnica nadomesti dejanski klic API-ja z lažnim objektom, kar omogoča, da se testi izvajajo brez odvisnosti od resničnih storitev AWS. To je ključnega pomena za izolacijo funkcionalnosti kode in preverjanje, ali se logika obnaša po pričakovanjih v različnih scenarijih, kot so veljavni in neveljavni ID-ji modela.

Poleg tega testi uporabljajo assertRaises da preverite, ali se sprožijo ustrezne izjeme, ko je naveden neveljaven ID modela. Kombinacija testov enote in lažnih objektov zagotavlja, da je vsak del skripta preverjen. Ta pristop testiranja je še posebej uporaben za izogibanje napakam v produkcijskih okoljih, kjer lahko neposredna interakcija z AWS povzroči nepotrebne stroške ali zamude, če je identifikator modela napačen. Zaradi teh celovitih metod je skript ponovno uporaben, zanesljiv in optimiziran za sklepanje brez napak z uporabo 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()

Odpravljanje napak z identifikatorjem modela v izvajalnem okolju AWS Bedrock

Pri delu z AWS Bedrock Runtime za izvajanje sklepanja z uporabo jezikovnih modelov igra navedeni identifikator modela ključno vlogo pri zagotavljanju pravilnega delovanja sistema. Napačen ID modela, kot je tipkarska napaka ali nepodprt identifikator, lahko povzroči ValidationException napaka. Eden od pomembnih vidikov je zagotavljanje, da je identifikator modela posodobljen z dokumentacijo AWS Bedrock, saj bodo novejši modeli morda podprti, starejši pa bodo morda opuščeni.

Drug premislek je konfiguracija regije. Storitve AWS, kot je Bedrock, delujejo v določenih regijah in uporaba ID-ja modela v regiji, kjer ni podprt, bo povzročila napako. Razvijalci morajo zagotoviti, da je izbrani model na voljo v regiji, v kateri delajo, saj imajo lahko regije različne ponudbe modelov glede na lokalno povpraševanje in razpoložljivost virov.

Poleg tega je bistvenega pomena pravilno preverjanje vnosa v skript. Konfiguracija parametrov, kot je npr inferenceConfig je treba preveriti pravilnost. To zagotavlja, da ni samo identifikator modela veljaven, ampak so tudi parametri, kot so maksimalni žetoni in temperatura, znotraj sprejemljivega obsega, ki ga določa AWS Bedrock. Upoštevanje najboljših praks, kot je definiranje funkcij za ponovno uporabo za preverjanje vnosov, lahko prepreči napačne konfiguracije, ki bi sicer povzročile napake med izvajanjem.