Виправлення помилки недійсного ідентифікатора моделі AWS Bedrock Runtime за допомогою Python Boto3

Вирішення проблем з ідентифікатором моделі в AWS Bedrock Runtime

Під час використання AWS Bedrock Runtime із boto3 у Python розробники іноді можуть стикатися з помилками, пов’язаними з ідентифікаторами моделі. Однією з таких помилок є ValidationException, який конкретно висвітлює проблему з наданим ідентифікатором моделі. Ця проблема може викликати розчарування, особливо при роботі з великими мовними моделями для висновку.

У цій статті описано поширені причини помилки «Недійсний ідентифікатор моделі» та запропоновано рішення, яке допоможе її вирішити. Ми розберемо можливі області неправильної конфігурації та допоможемо вам виконати кроки з усунення несправностей.

Переконайтеся, що ідентифікатор моделі є правильним для безперебійної взаємодії з Bedrock Runtime. Помилки, непідтримувані моделі або неправильні виклики API можуть призвести до помилки недійсного ідентифікатора моделі, що може затримати розробку.

Перевіривши конкретні параметри, такі як регіон, ідентифікатор моделі та облікові дані AWS, ви зможете точно визначити та виправити проблему. Цей посібник допоможе вам краще зрозуміти, як налаштувати та усунути неполадки AWS Bedrock Runtime, щоб уникнути цих помилок перевірки.

Розуміння рішення для недійсного ідентифікатора моделі в AWS Bedrock

Наданий сценарій спрямований на вирішення типової проблеми отримання a ValidationException через недійсний ідентифікатор моделі під час використання AWS Bedrock Runtime з Boto3 у Python. Основна ідея полягає в перевірці ідентифікатора моделі перед надсиланням запиту до служби AWS Bedrock. Реалізуючи спеціальну функцію, яка називається validate_model_id, сценарій перевіряє, чи існує ідентифікатор моделі в попередньо визначеному списку дійсних моделей. Якщо ідентифікатора моделі немає в цьому списку, він викликає a ValueError, запобігаючи надсиланню недійсного запиту. Це гарантує, що код ефективно обробляє неправильні ідентифікатори моделі.

Іншим важливим аспектом сценарію є його структурована обробка помилок за допомогою спробуйте... крім блокувати. Цей блок фіксує два типи помилок: ValueError, викликану функцією перевірки, і ClientError у разі невдачі взаємодії з AWS API. Перехоплюючи ці помилки, сценарій реєструє відповідні повідомлення, щоб допомогти розробнику зрозуміти, чи проблема полягає в ідентифікаторі моделі чи запиті AWS API. Цей рівень обробки помилок гарантує надійність коду та запобігає неочікуваним збоям під час виконання.

У другому сценарії надані модульні тести гарантують, що логіка перевірки працює правильно. Використання Python unittest Framework дозволяє структуровано тестувати як перевірку ідентифікатора моделі, так і симуляцію виклику API. The патч команда від unittest.mock бібліотека замінює фактичний виклик API макетним об’єктом, що дозволяє запускати тести незалежно від реальних служб AWS. Це вкрай важливо для виділення функціональності коду та перевірки того, що логіка поводиться належним чином у різних сценаріях, таких як дійсні та недійсні ідентифікатори моделі.

Крім того, тести використовують assertRaises щоб перевірити, чи спрацьовують відповідні винятки, коли надається недійсний ідентифікатор моделі. Поєднання модульних тестів і макетів об’єктів гарантує перевірку кожної частини сценарію. Цей підхід до тестування особливо корисний для уникнення помилок у виробничих середовищах, де пряма взаємодія з AWS може призвести до непотрібних витрат або затримок, якщо ідентифікатор моделі неправильний. Ці комплексні методи роблять сценарій багаторазовим, надійним і оптимізованим для безпомилкового висновку за допомогою 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()

Усунення помилок ідентифікатора моделі в AWS Bedrock Runtime

Під час роботи з AWS Bedrock Runtime для виконання висновків за допомогою мовних моделей наданий ідентифікатор моделі відіграє вирішальну роль у забезпеченні належного функціонування системи. Неправильний ідентифікатор моделі, наприклад помилка або непідтримуваний ідентифікатор, може призвести до ValidationException помилка. Одним із важливих аспектів є забезпечення актуальності ідентифікатора моделі відповідно до документації AWS Bedrock, оскільки новіші моделі можуть підтримуватися, а старіші можуть бути застарілими.

Іншим фактором є конфігурація регіону. Сервіси AWS, такі як Bedrock, працюють у певних регіонах, і використання ідентифікатора моделі в регіоні, де він не підтримується, призведе до помилки. Розробники повинні переконатися, що обрана модель доступна в регіоні, в якому вони працюють, оскільки в регіонах можуть бути різні пропозиції моделей залежно від місцевого попиту та наявності ресурсів.

Крім того, необхідна правильна перевірка введених даних у сценарії. Конфігурація таких параметрів, як inferenceConfig слід перевірити на правильність. Це гарантує, що не тільки ідентифікатор моделі дійсний, але й такі параметри, як максимальні токени та температура, знаходяться в прийнятному діапазоні, визначеному AWS Bedrock. Дотримання найкращих практик, як-от визначення функцій для повторного використання для перевірки вхідних даних, може запобігти неправильним конфігураціям, які інакше призвели б до помилок виконання.