Åtgärda AWS Bedrock Runtimes Invalid Model Identifier Error med Python Boto3

Åtgärda problem med modellidentifierare i AWS Bedrock Runtime

När du använder AWS Bedrock Runtime med boto3 i Python kan utvecklare ibland stöta på fel relaterade till modellidentifierare. Ett sådant fel är ValidationException, som specifikt belyser ett problem med den medföljande modellidentifieraren. Detta problem kan vara frustrerande, särskilt när man arbetar med stora språkmodeller för slutledning.

Den här artikeln kommer att utforska de vanligaste orsakerna till felet "Ogiltig modellidentifierare" och tillhandahålla en lösning som hjälper dig att lösa det. Vi kommer att dela upp möjliga områden med felkonfiguration och guida dig genom felsökningsstegen.

Att säkerställa att modell-ID är korrekt är viktigt för smidig interaktion med Bedrock Runtime. Skrivfel, modeller som inte stöds eller felaktiga API-anrop kan alla leda till felet med ogiltig modellidentifierare, vilket kan försena utvecklingen.

Genom att verifiera specifika parametrar som region, modell-ID och AWS-uppgifter kan du lokalisera och åtgärda problemet. Den här guiden hjälper dig att bättre förstå hur du konfigurerar och felsöker AWS Bedrock Runtime för att undvika dessa valideringsfel.

Förstå lösningen för ogiltig modellidentifierare i AWS Berggrund

Manuset som tillhandahålls syftar till att lösa det vanliga problemet med att ta emot en ValidationException på grund av en ogiltig modellidentifierare vid användning av AWS Bedrock Runtime med Boto3 i Python. Den centrala idén är att validera modellidentifieraren innan en förfrågan skickas till AWS Bedrock-tjänsten. Genom att implementera en anpassad funktion som kallas validate_model_id, kontrollerar skriptet om modell-ID:t finns i en fördefinierad lista med giltiga modeller. Om modellidentifieraren inte finns i den här listan, höjer den en ValueError, vilket förhindrar att en ogiltig begäran skickas. Detta säkerställer att koden hanterar felaktiga modell-ID:n effektivt.

En annan viktig aspekt av skriptet är dess strukturerade felhantering med hjälp av försök...förutom blockera. Detta block fångar två typer av fel: ett ValueError som uppstår av valideringsfunktionen och ett ClientError om AWS API-interaktion misslyckas. Genom att fånga dessa fel loggar skriptet lämpliga meddelanden för att hjälpa utvecklaren att förstå om problemet ligger i modell-ID eller AWS API-begäran. Denna nivå av felhantering säkerställer att koden är robust och förhindrar oväntade krascher under körning.

I det andra skriptet säkerställer de tillhandahållna enhetstesten att valideringslogiken fungerar korrekt. Användningen av Python's enhetstest ramverket möjliggör strukturerad testning av både modell-ID-valideringen och API-anropssimuleringen. De lappa kommando från unittest.mock biblioteket ersätter det faktiska API-anropet med ett mock-objekt, vilket gör att testerna kan köras utan att vara beroende av riktiga AWS-tjänster. Detta är avgörande för att isolera kodens funktionalitet och verifiera att logiken beter sig som förväntat under olika scenarier, såsom giltiga och ogiltiga modell-ID:n.

Dessutom använder testerna hävdarHöjer för att kontrollera om lämpliga undantag utlöses när ett ogiltigt modell-ID tillhandahålls. Kombinationen av enhetstester och skenobjekt säkerställer att varje del av skriptet valideras. Denna testmetod är särskilt användbar för att undvika fel i produktionsmiljöer, där direkt interaktion med AWS kan medföra onödiga kostnader eller förseningar om modellidentifieraren är felaktig. Dessa omfattande metoder gör skriptet återanvändbart, tillförlitligt och optimerat för felfri slutledning med hjälp av 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()

Felsökning av modellidentifieringsfel i AWS Bedrock Runtime

När man arbetar med AWS Bedrock Runtime för att utföra slutledning med hjälp av språkmodeller, spelar den medföljande modellidentifieraren en avgörande roll för att säkerställa att systemet fungerar korrekt. Ett felaktigt modell-ID, till exempel ett stavfel eller identifierare som inte stöds, kan leda till att ValidationException fel. En viktig aspekt är att se till att modellidentifieraren är uppdaterad med AWS Bedrocks dokumentation, eftersom nyare modeller kan stödjas och äldre kan utfasas.

En annan faktor är regionkonfigurationen. AWS-tjänster som Bedrock fungerar inom specifika regioner och att använda ett modell-ID i en region där det inte stöds kommer att orsaka ett fel. Utvecklare måste se till att den valda modellen är tillgänglig i den region de arbetar i, eftersom regioner kan ha olika utbud av modeller baserat på lokal efterfrågan och tillgång på resurser.

Dessutom är korrekt indatavalidering i skriptet viktigt. Konfigurationen av parametrar som t.ex inferenceConfig bör kontrolleras för korrekthet. Detta säkerställer att inte bara modellidentifieraren är giltig, utan även parametrarna som max tokens och temperatur ligger inom det acceptabla intervallet som specificeras av AWS Bedrock. Att följa bästa praxis, som att definiera återanvändbara funktioner för att validera indata, kan förhindra felkonfigurationer som annars skulle resultera i körtidsfel.