AWS Bedrock Runtime'ın Geçersiz Model Tanımlayıcı Hatasını Python Boto3 ile Düzeltme

AWS Bedrock Runtime'da Model Tanımlayıcı Sorunlarını Ele Alma

Python'da AWS Bedrock Runtime'ı boto3 ile kullanırken geliştiriciler bazen model tanımlayıcılarla ilgili hatalarla karşılaşabilirler. Böyle bir hata, Doğrulama İstisnasısağlanan model tanımlayıcıyla ilgili bir sorunu özellikle vurgulamaktadır. Bu sorun, özellikle çıkarım için büyük dil modelleriyle çalışırken sinir bozucu olabilir.

Bu makalede "Geçersiz Model Tanımlayıcı" hatasının yaygın nedenleri incelenecek ve sorunu çözmenize yardımcı olacak bir çözüm sunulacaktır. Olası yanlış yapılandırma alanlarını ayrıntılı olarak ele alacağız ve sorun giderme adımlarında size yol göstereceğiz.

Bedrock Runtime ile sorunsuz etkileşim için model kimliğinin doğru olduğundan emin olmak çok önemlidir. Yazım hataları, desteklenmeyen modeller veya yanlış API çağrıları, geçersiz model tanımlayıcı hatasına yol açarak geliştirmeyi geciktirebilir.

Bölge, model kimliği ve AWS kimlik bilgileri gibi belirli parametreleri doğrulayarak sorunu tam olarak tespit edip düzeltebileceksiniz. Bu kılavuz, bu doğrulama hatalarını önlemek için AWS Bedrock Runtime'ı nasıl yapılandıracağınızı ve sorun gidereceğinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

AWS Bedrock'ta Geçersiz Model Tanımlayıcı Çözümünü Anlama

Sağlanan komut dosyası, ortak bir e-posta alma sorununu çözmeyi amaçlamaktadır. Doğrulama İstisnası Python'da AWS Bedrock Runtime'ı Boto3 ile kullanırken geçersiz model tanımlayıcısı nedeniyle. Ana fikir, AWS Bedrock hizmetine bir istek göndermeden önce model tanımlayıcıyı doğrulamaktır. Adı verilen özel bir işlevi uygulayarak validate_model_id, komut dosyası, model kimliğinin önceden tanımlanmış geçerli modeller listesinde olup olmadığını kontrol eder. Model tanımlayıcı bu listede yoksa, bir Değer Hatasıgeçersiz bir isteğin gönderilmesini önler. Bu, kodun yanlış model kimliklerini etkili bir şekilde işlemesini sağlar.

Komut dosyasının bir diğer önemli yönü, yapısal hata yönetimidir. dene...hariç engellemek. Bu blok iki tür hatayı yakalar: doğrulama işlevi tarafından oluşturulan bir ValueError ve AWS API etkileşiminin başarısız olması durumunda ortaya çıkan bir ClientError. Betik, bu hataları yakalayarak geliştiricinin sorunun model kimliğinden mi yoksa AWS API isteğinden mi kaynaklandığını anlamasına yardımcı olmak için uygun mesajları günlüğe kaydeder. Bu seviyedeki hata işleme, kodun sağlam olmasını sağlar ve çalışma zamanı sırasında beklenmeyen çökmeleri önler.

İkinci scriptte ise sağlanan birim testleri doğrulama mantığının doğru çalışmasını sağlar. Python'un kullanımı birim test çerçeve, hem model kimliği doğrulamasının hem de API çağrısı simülasyonunun yapısal testine olanak tanır. yama gelen komut birimtest.mock kitaplık, gerçek API çağrısını sahte bir nesneyle değiştirerek testlerin gerçek AWS hizmetlerine bağlı olmadan çalışmasını sağlar. Bu, kodun işlevselliğini yalıtmak ve mantığın, geçerli ve geçersiz model kimlikleri gibi farklı senaryolar altında beklendiği gibi davrandığını doğrulamak için çok önemlidir.

Ayrıca, testler kullanılır iddiaYükseltir Geçersiz bir model kimliği sağlandığında uygun istisnaların tetiklenip tetiklenmediğini kontrol etmek için. Birim testleri ve sahte nesnelerin birleşimi, betiğin her bölümünün doğrulanmasını sağlar. Bu test yaklaşımı, AWS ile doğrudan etkileşimin, model tanımlayıcısının yanlış olması durumunda gereksiz maliyetlere veya gecikmelere neden olabileceği üretim ortamlarındaki hataları önlemek için özellikle yararlıdır. Bu kapsamlı yöntemler, betiğin yeniden kullanılabilir, güvenilir olmasını ve AWS Bedrock Runtime kullanılarak hatasız çıkarım için optimize edilmesini sağlar.

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()

AWS Bedrock Runtime'da Model Tanımlayıcı Hatalarını Giderme

Dil modellerini kullanarak çıkarım yapmak için AWS Bedrock Runtime ile çalışırken sağlanan model tanımlayıcı, sistemin düzgün çalışmasını sağlamada kritik bir rol oynar. Yazım hatası veya desteklenmeyen tanımlayıcı gibi yanlış bir model kimliği, Doğrulama İstisnası hata. Daha yeni modeller desteklenebileceği ve eski modeller kullanımdan kaldırılabileceği için model tanımlayıcının AWS Bedrock belgeleriyle güncel olmasını sağlamak önemli bir husustur.

Bir diğer husus ise bölge konfigürasyonudur. Bedrock gibi AWS hizmetleri belirli bölgelerde çalışır ve model kimliğinin desteklenmediği bir bölgede kullanılması hataya neden olur. Bölgelerin yerel talep ve kaynak kullanılabilirliğine bağlı olarak farklı model teklifleri olabileceğinden, geliştiricilerin seçilen modelin çalıştıkları bölgede mevcut olduğundan emin olmaları gerekir.

Ayrıca, komut dosyasında uygun giriş doğrulaması da önemlidir. gibi parametrelerin konfigürasyonu çıkarımYapılandırması doğruluğu kontrol edilmelidir. Bu, yalnızca model tanımlayıcısının geçerli olmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda maksimum jetonlar ve sıcaklık gibi parametrelerin de AWS Bedrock tarafından belirtilen kabul edilebilir aralıkta olmasını sağlar. Girişleri doğrulamak için yeniden kullanılabilir işlevlerin tanımlanması gibi en iyi uygulamaların izlenmesi, aksi takdirde çalışma zamanı hatalarına yol açacak yanlış yapılandırmaları önleyebilir.