NodeJS SDKని ఉపయోగించడంలో GoogleGenerativeAI "రిసోర్స్ అయిపోయిన" లోపాన్ని ఎలా డీబగ్ చేయాలి

GoogleGenerativeAI అభ్యర్థనల కోసం "రిసోర్స్ అయిపోయిన" లోపాన్ని ఎలా పరిష్కరించాలి

Google జనరేటివ్ AI SDKతో Node.jsని ఉపయోగించి బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్

// Import the Google Generative AI client library
const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
// Initialize client with API key and set authentication
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to generate content with error handling
async function generateContent(prompt) {
  try {
    // Retrieve model and execute completion request
    const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
    const result = await model.generateContent(prompt);
    return result.data;  // Return response on success
  } catch (error) {
    if (error.response && error.response.status === 429) {
      console.error("Quota limit reached, retry after some time.");
    } else {
      console.error("Error generating content:", error.message);
    }
  }
}
// Example prompt and function call
generateContent('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం: ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్‌తో అభ్యర్థనలను మళ్లీ ప్రయత్నించడం

రీట్రీ లాజిక్‌ని ఉపయోగించి మెరుగుపరచబడిన Node.js స్క్రిప్ట్

// Import required libraries and set up Google Generative AI client
const { GoogleGenerativeAI } = require('google-generative-ai');
const googleAiClient = new GoogleGenerativeAI();
googleAiClient.apiKey = 'YOUR_API_KEY';
// Function to handle exponential backoff for retrying requests
async function generateContentWithRetry(prompt, retries = 5) {
  let delay = 1000;  // Initial delay of 1 second
  for (let i = 0; i < retries; i++) {
    try {
      const model = googleAiClient.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-flash' });
      const result = await model.generateContent(prompt);
      return result.data;
    } catch (error) {
      if (error.response && error.response.status === 429) {
        console.warn(\`Attempt \${i + 1} failed due to quota limits. Retrying in \${delay} ms...\`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
        delay *= 2;  // Exponentially increase delay
      } else {
        console.error("Unhandled error:", error.message);
        break;
      }
    }
  }
  throw new Error("All retries failed due to quota limitations.");
}
// Call the function and handle output or errors
generateContentWithRetry('Your AI prompt here').then(console.log).catch(console.error);

మాక్ కోటా ఎగ్జాషన్ ఎర్రర్‌తో కోడ్‌ని పరీక్షిస్తోంది

జెస్ట్ ఉపయోగించి రీట్రీ మెకానిజం కోసం యూనిట్ టెస్ట్

// Import required modules and mock response
const { generateContentWithRetry } = require('./yourModule');
const axios = require('axios');
jest.mock('axios');
describe("generateContentWithRetry", () => {
  it("should retry on 429 errors and eventually succeed", async () => {
    axios.get.mockRejectedValueOnce({ response: { status: 429 } });
    axios.get.mockResolvedValue({ data: "Success after retries!" });
    const result = await generateContentWithRetry('Test Prompt');
    expect(result).toBe("Success after retries!");
  });
  it("should throw an error after max retries", async () => {
    axios.get.mockRejectedValue({ response: { status: 429 } });
    await expect(generateContentWithRetry('Test Prompt')).rejects.toThrow("All retries failed due to quota limitations.");
  });
});

Google జనరేటివ్ AI కోటా సమస్యల డీబగ్గింగ్‌పై తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

1. Google జనరేటివ్ AIలో "రిసోర్స్ ఎగ్జాస్ట్డ్" ఎర్రర్ అంటే ఏమిటి?
2. ఈ లోపం సాధారణంగా మీ API అభ్యర్థనలు మించిపోయాయని సూచిస్తుంది quota Google ద్వారా సెట్ చేయబడిన పరిమితులు. బిల్లింగ్ ప్రారంభించబడినప్పటికీ ఇది సంభవించవచ్చు.
3. Google జనరేటివ్ AI కోసం నా API కోటాను నేను ఎలా తనిఖీ చేయగలను?
4. Google క్లౌడ్ కన్సోల్‌ని సందర్శించి, "APIలు & సేవలు" విభాగానికి వెళ్లండి, ఇక్కడ మీరు Google జనరేటివ్ AIతో సహా ప్రతి API కోసం మీ వినియోగం మరియు కోటాలను యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
5. నేను చెల్లింపు ప్లాన్‌తో 429 ఎర్రర్‌ను ఎందుకు పొందుతున్నాను?
6. 429 HTTP స్థితి కోడ్ అంటే "చాలా ఎక్కువ అభ్యర్థనలు." చెల్లింపు ప్లాన్‌లలో కూడా నిర్దిష్ట ప్రతి నిమిషానికి లేదా ప్రతి రోజు కోటాలను చేరుకున్నట్లయితే ఇది సంభవించవచ్చు. కోటాల పేజీని తనిఖీ చేయడం మరియు అవసరమైతే సెట్టింగ్‌లను సర్దుబాటు చేయడం గురించి ఆలోచించండి.
7. Google జనరేటివ్ AI అభ్యర్థనల కోసం నేను ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ బ్యాక్‌ఆఫ్‌ను ఎలా అమలు చేయాలి?
8. మీరు ప్రతి ప్రయత్నానికి ముందు సమయాన్ని రెట్టింపు చేయడం వంటి ప్రతి ప్రయత్నం మధ్య ఆలస్యాన్ని పెంచే పునఃప్రయత్న వ్యూహాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, 1-సెకను ఆలస్యంతో ప్రారంభించి, ఆపై ప్రతి తదుపరి ప్రయత్నానికి 2, 4 మరియు 8 సెకన్లు వేచి ఉండండి.
9. నా దరఖాస్తుకు ఎక్కువ కోటా అవసరమైతే నేను ఏమి చేయాలి?
10. Google క్లౌడ్ కన్సోల్‌లో, మీరు ఫారమ్‌ను సమర్పించడం ద్వారా లేదా నేరుగా Google మద్దతును సంప్రదించడం ద్వారా మీ కోటాను పెంచమని అభ్యర్థించవచ్చు, ప్రత్యేకించి మీ ప్రాజెక్ట్‌కు అధిక వినియోగ డిమాండ్‌లు ఉంటే.
11. నేను నిజ సమయంలో కోటా వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించవచ్చా?
12. అవును, కోటా వినియోగం పేర్కొన్న థ్రెషోల్డ్‌కు చేరుకున్నప్పుడు మీకు తెలియజేసే హెచ్చరికలను సెటప్ చేయడానికి Google క్లౌడ్ పర్యవేక్షణ సాధనాలు మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.
13. Google జనరేటివ్ AIతో కాషింగ్ యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
14. కాషింగ్ మీరు తరచుగా అభ్యర్థించిన ప్రతిస్పందనలను తాత్కాలికంగా నిల్వ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, API కాల్‌ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది మరియు అందువల్ల కోటా వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
15. బ్యాచింగ్‌ని అమలు చేయడం వల్ల కోటా వినియోగం తగ్గుతుందా?
16. అవును, బ్యాచింగ్ అభ్యర్థనలు ఒక API కాల్‌లో బహుళ ప్రాంప్ట్‌లను సమూహపరచడం ద్వారా వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు, ప్రత్యేకించి ఇలాంటి ప్రశ్నలు తరచుగా చేస్తే.
17. ఆఫ్-పీక్ సమయాల్లో నేను నా API వినియోగాన్ని ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలను?
18. రద్దీ లేని సమయాల్లో అత్యవసరం కాని అభ్యర్థనలను షెడ్యూల్ చేయడం ద్వారా, మీరు లోడ్‌ను సమానంగా పంపిణీ చేయవచ్చు మరియు రద్దీ సమయాల్లో వినియోగ పరిమితులను తాకకుండా నివారించవచ్చు.
19. నేను కోటా పరిమితులను మించి ఉంటే ఏ ప్రత్యామ్నాయాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి?
20. మీ ప్రాజెక్ట్‌కి ఇంకా ఎక్కువ వనరులు అవసరమైతే, మీరు Google Generative AIలో అధిక సామర్థ్యం గల ఎంపికలను కలిగి ఉన్న విభిన్న నమూనాలు లేదా API ముగింపు పాయింట్‌లను ఉపయోగించి అన్వేషించవచ్చు.

Google ఉత్పాదక AI కోటా లోపాలను నిర్వహించడం కోసం కీలక ఉపాయాలు

విశ్వసనీయ API పరస్పర చర్యలను నిర్ధారించడానికి కోటా ఎగ్జాషన్ ఎర్రర్‌లను డీబగ్గింగ్ చేయడం చాలా అవసరం. Google క్లౌడ్ కన్సోల్‌లో కోటా పరిమితులను పర్యవేక్షించడం, హెచ్చరికలను సెట్ చేయడం మరియు అభ్యర్థనలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు "రిసోర్స్ అయిపోయిన" సమస్యలను ముందుగానే పరిష్కరించవచ్చు మరియు వారి అప్లికేషన్ పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు.

రీట్రీ లాజిక్, రిక్వెస్ట్ బ్యాచింగ్ మరియు తరచుగా ఉపయోగించే కాషింగ్ వంటి అదనపు పద్ధతులు వనరుల వినియోగాన్ని మరింత ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి. మొత్తంగా, ఈ వ్యూహాలు డెవలపర్‌లకు కోటా-సంబంధిత లోపాలను సమర్థవంతంగా అధిగమించడానికి శక్తిని అందిస్తాయి, అప్లికేషన్‌లను స్థిరంగా ఉంచడం మరియు అంతరాయాలు లేకుండా అమలు చేయడం. 🚀