Python Boto3 کے ساتھ AWS بیڈروک رن ٹائم کی غلط ماڈل شناخت کنندہ کی خرابی کو ٹھیک کرنا

AWS بیڈروک رن ٹائم میں ماڈل شناخت کنندہ کے مسائل کو حل کرنا

Python میں boto3 کے ساتھ AWS Bedrock Runtime استعمال کرتے وقت، ڈویلپرز کو بعض اوقات ماڈل شناخت کنندگان سے متعلق غلطیوں کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ ایسی ہی ایک غلطی یہ ہے۔ توثیق استثناء، جو خاص طور پر فراہم کردہ ماڈل شناخت کنندہ کے ساتھ ایک مسئلہ کو نمایاں کرتا ہے۔ یہ مسئلہ مایوس کن ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب اندازہ لگانے کے لیے بڑے زبان کے ماڈلز کے ساتھ کام کرنا۔

یہ مضمون "غلط ماڈل شناخت کنندہ" کی خرابی کی عام وجوہات کو تلاش کرے گا اور اسے حل کرنے میں آپ کی مدد کے لیے ایک حل فراہم کرے گا۔ ہم غلط کنفیگریشن کے ممکنہ علاقوں کو توڑ دیں گے اور ٹربل شوٹنگ کے مراحل میں آپ کی رہنمائی کریں گے۔

اس بات کو یقینی بنانا کہ ماڈل ID درست ہے بیڈروک رن ٹائم کے ساتھ ہموار تعامل کے لیے ضروری ہے۔ ٹائپوز، غیر تعاون یافتہ ماڈلز، یا غلط API کالز سبھی غلط ماڈل شناخت کنندہ کی خرابی کا باعث بن سکتے ہیں، جس سے ترقی میں تاخیر ہو سکتی ہے۔

مخصوص پیرامیٹرز جیسے کہ علاقہ، ماڈل ID، اور AWS اسناد کی تصدیق کرکے، آپ مسئلے کی نشاندہی اور درست کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ یہ گائیڈ آپ کو بہتر طریقے سے یہ سمجھنے میں مدد کرے گا کہ ان توثیق کی غلطیوں سے بچنے کے لیے AWS بیڈروک رن ٹائم کو کس طرح ترتیب دیا جائے اور اس کا ازالہ کیا جائے۔

AWS بیڈرک میں غلط ماڈل شناخت کنندہ کے حل کو سمجھنا

فراہم کردہ اسکرپٹ کا مقصد a وصول کرنے کے عام مسئلے کو حل کرنا ہے۔ توثیق استثناء Python میں Boto3 کے ساتھ AWS Bedrock Runtime استعمال کرتے وقت ایک غلط ماڈل شناخت کنندہ کی وجہ سے۔ مرکزی خیال AWS بیڈروک سروس کو درخواست بھیجنے سے پہلے ماڈل شناخت کنندہ کی توثیق کرنا ہے۔ نامی اپنی مرضی کے مطابق فنکشن کو نافذ کرکے validate_model_id، اسکرپٹ چیک کرتا ہے کہ آیا ماڈل ID درست ماڈلز کی پہلے سے طے شدہ فہرست میں موجود ہے۔ اگر ماڈل شناخت کنندہ اس فہرست میں نہیں ہے، تو یہ a کو بڑھاتا ہے۔ ویلیو ایرر، ایک غلط درخواست بھیجے جانے سے روکنا۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ کوڈ غلط ماڈل IDs کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرتا ہے۔

اسکرپٹ کا ایک اور اہم پہلو اس کا استعمال کرتے ہوئے ساختی غلطی کو سنبھالنا ہے۔ کوشش کریں...سوائے بلاک یہ بلاک دو قسم کی خرابیوں کو پکڑتا ہے: ایک ValueError توثیق کے فنکشن کے ذریعے اٹھایا گیا، اور AWS API کے تعامل کے ناکام ہونے کی صورت میں ایک ClientError۔ ان خامیوں کو پکڑ کر، اسکرپٹ ڈیولپر کو یہ سمجھنے میں مدد کرنے کے لیے مناسب پیغامات کو لاگ کرتا ہے کہ آیا مسئلہ ماڈل ID یا AWS API کی درخواست کے ساتھ ہے۔ غلطی سے نمٹنے کی یہ سطح یقینی بناتی ہے کہ کوڈ مضبوط ہے اور رن ٹائم کے دوران غیر متوقع کریشوں کو روکتا ہے۔

دوسرے اسکرپٹ میں، فراہم کردہ یونٹ ٹیسٹ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ توثیق کی منطق صحیح طریقے سے کام کرتی ہے۔ ازگر کا استعمال اتحاد فریم ورک ماڈل ID کی توثیق اور API کال سمولیشن دونوں کی ساختی جانچ کی اجازت دیتا ہے۔ دی پیچ سے حکم unittest.mock لائبریری حقیقی API کال کو فرضی آبجیکٹ سے بدل دیتی ہے، جس سے ٹیسٹوں کو حقیقی AWS سروسز پر انحصار کیے بغیر چلایا جا سکتا ہے۔ یہ کوڈ کی فعالیت کو الگ کرنے اور اس بات کی تصدیق کرنے کے لیے اہم ہے کہ منطق مختلف منظرناموں کے تحت توقع کے مطابق برتاؤ کرتی ہے، جیسے کہ درست اور غلط ماڈل IDs۔

اس کے علاوہ، ٹیسٹ استعمال کرتے ہیں assert Raises یہ چیک کرنے کے لیے کہ آیا غلط ماڈل ID فراہم کیے جانے پر مناسب استثناء کو متحرک کیا جاتا ہے۔ یونٹ ٹیسٹ اور فرضی اشیاء کا امتزاج اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اسکرپٹ کے ہر حصے کی توثیق کی گئی ہے۔ یہ جانچ کا طریقہ خاص طور پر پیداواری ماحول میں غلطیوں سے بچنے کے لیے مفید ہے، جہاں AWS کے ساتھ براہ راست تعامل غیر ضروری اخراجات یا تاخیر کا باعث بن سکتا ہے اگر ماڈل شناخت کنندہ غلط ہے۔ یہ جامع طریقے اسکرپٹ کو دوبارہ قابل استعمال، قابل بھروسہ، اور AWS Bedrock Runtime کا استعمال کرتے ہوئے غلطی سے پاک اندازہ کے لیے بہتر بناتے ہیں۔

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 بیڈروک رن ٹائم میں ماڈل شناخت کنندہ کی خرابیوں کا ازالہ کرنا

جب AWS Bedrock Runtime کے ساتھ لینگویج ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے اندازہ لگانے کے لیے کام کرتے ہیں، تو فراہم کردہ ماڈل شناخت کنندہ سسٹم کے صحیح طریقے سے کام کرنے کو یقینی بنانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ ایک غلط ماڈل ID، جیسے کہ ٹائپنگ کی غلطی یا غیر تعاون یافتہ شناخت کنندہ، کی قیادت کر سکتا ہے۔ توثیق استثناء غلطی ایک اہم پہلو یہ یقینی بنانا ہے کہ ماڈل شناخت کنندہ AWS Bedrock کی دستاویزات کے ساتھ تازہ ترین ہے، کیونکہ نئے ماڈلز کو سپورٹ کیا جا سکتا ہے، اور پرانے ماڈلز کو فرسودہ کیا جا سکتا ہے۔

ایک اور غور خطے کی ترتیب ہے۔ AWS سروسز جیسے Bedrock مخصوص علاقوں میں کام کرتی ہیں، اور ایک ایسے علاقے میں جہاں یہ تعاون یافتہ نہیں ہے وہاں ماڈل ID کا استعمال ایک خرابی کا سبب بنے گا۔ ڈویلپرز کو یقینی بنانا چاہیے کہ منتخب کردہ ماڈل اس خطے میں دستیاب ہے جس میں وہ کام کر رہے ہیں، کیونکہ علاقوں میں مقامی طلب اور وسائل کی دستیابی کی بنیاد پر ماڈلز کی مختلف پیشکشیں ہو سکتی ہیں۔

اس کے علاوہ، اسکرپٹ میں مناسب ان پٹ کی توثیق ضروری ہے۔ پیرامیٹرز کی ترتیب جیسے inferenceConfig درستگی کی جانچ کی جانی چاہئے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نہ صرف ماڈل شناخت کنندہ درست ہے بلکہ پیرامیٹر جیسے زیادہ سے زیادہ ٹوکن اور درجہ حرارت بھی AWS Bedrock کے ذریعہ بیان کردہ قابل قبول حد کے اندر ہیں۔ بہترین طریقوں پر عمل کرنا، جیسے کہ ان پٹس کی توثیق کے لیے دوبارہ قابل استعمال افعال کی وضاحت کرنا، غلط کنفیگریشنز کو روک سکتا ہے جو بصورت دیگر رن ٹائم کی غلطیوں کا باعث بنتی ہیں۔