Sửa lỗi Định danh mô hình không hợp lệ của AWS Bedrock Runtime bằng Python Boto3

Giải quyết các vấn đề về Bộ nhận dạng mô hình trong AWS Bedrock Runtime

Khi sử dụng AWS Bedrock Runtime với boto3 trong Python, nhà phát triển đôi khi có thể gặp phải lỗi liên quan đến mã nhận dạng mô hình. Một lỗi như vậy là Xác thực ngoại lệ, trong đó nêu rõ vấn đề với mã nhận dạng mô hình được cung cấp. Vấn đề này có thể gây khó chịu, đặc biệt khi làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn để suy luận.

Bài viết này sẽ khám phá những nguyên nhân phổ biến gây ra lỗi "Mã định danh mô hình không hợp lệ" và đưa ra giải pháp giúp bạn giải quyết. Chúng tôi sẽ chia nhỏ các khu vực có thể cấu hình sai và hướng dẫn bạn các bước khắc phục sự cố.

Việc đảm bảo ID mẫu chính xác là điều cần thiết để tương tác suôn sẻ với Bedrock Runtime. Lỗi chính tả, mô hình không được hỗ trợ hoặc lệnh gọi API không chính xác đều có thể dẫn đến lỗi nhận dạng mô hình không hợp lệ, điều này có thể làm trì hoãn quá trình phát triển.

Bằng cách xác minh các tham số cụ thể như khu vực, ID mẫu và thông tin xác thực AWS, bạn sẽ có thể xác định và khắc phục sự cố. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn cách định cấu hình và khắc phục sự cố AWS Bedrock Runtime để tránh các lỗi xác thực này.

Tìm hiểu giải pháp cho Mã định danh mô hình không hợp lệ trong AWS Bedrock

Tập lệnh được cung cấp nhằm mục đích giải quyết vấn đề chung về việc nhận được Xác thực ngoại lệ do mã định danh mô hình không hợp lệ khi sử dụng AWS Bedrock Runtime với Boto3 bằng Python. Ý tưởng chính là xác thực mã định danh mô hình trước khi gửi yêu cầu đến dịch vụ AWS Bedrock. Bằng cách thực hiện một chức năng tùy chỉnh được gọi là xác thực_model_id, tập lệnh sẽ kiểm tra xem ID mẫu có tồn tại trong danh sách các mẫu hợp lệ được xác định trước hay không. Nếu mã định danh mô hình không có trong danh sách này, nó sẽ đưa ra một Giá trịLỗi, ngăn chặn việc gửi một yêu cầu không hợp lệ. Điều này đảm bảo rằng mã xử lý ID mô hình không chính xác một cách hiệu quả.

Một khía cạnh quan trọng khác của tập lệnh là việc xử lý lỗi có cấu trúc bằng cách sử dụng thử...ngoại trừ khối. Khối này ghi lại hai loại lỗi: ValueError do hàm xác thực tạo ra và ClientError trong trường hợp tương tác API AWS không thành công. Bằng cách phát hiện những lỗi này, tập lệnh sẽ ghi lại các thông báo thích hợp để giúp nhà phát triển hiểu được liệu sự cố nằm ở ID mô hình hay yêu cầu API AWS. Mức xử lý lỗi này đảm bảo rằng mã mạnh mẽ và ngăn ngừa các sự cố không mong muốn trong thời gian chạy.

Trong tập lệnh thứ hai, các bài kiểm tra đơn vị được cung cấp đảm bảo rằng logic xác thực hoạt động chính xác. Việc sử dụng Python nhỏ nhất framework cho phép kiểm tra có cấu trúc cả xác thực ID mô hình và mô phỏng lệnh gọi API. các vá lệnh từ unittest.mock thư viện thay thế lệnh gọi API thực tế bằng một đối tượng mô phỏng, cho phép chạy thử nghiệm mà không phụ thuộc vào các dịch vụ AWS thực. Điều này rất quan trọng để tách biệt chức năng của mã và xác minh rằng logic hoạt động như mong đợi trong các tình huống khác nhau, chẳng hạn như ID mô hình hợp lệ và không hợp lệ.

Hơn nữa, các thử nghiệm sử dụng khẳng địnhTăng để kiểm tra xem các ngoại lệ thích hợp có được kích hoạt hay không khi cung cấp ID mẫu không hợp lệ. Sự kết hợp giữa kiểm thử đơn vị và đối tượng giả đảm bảo rằng mọi phần của tập lệnh đều được xác thực. Phương pháp thử nghiệm này đặc biệt hữu ích để tránh lỗi trong môi trường sản xuất, nơi việc tương tác trực tiếp với AWS có thể phát sinh chi phí hoặc sự chậm trễ không cần thiết nếu mã định danh mô hình không chính xác. Các phương pháp toàn diện này giúp tập lệnh có thể tái sử dụng, đáng tin cậy và được tối ưu hóa để suy luận không có lỗi bằng 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()

Khắc phục sự cố lỗi nhận dạng mô hình trong AWS Bedrock Runtime

Khi làm việc với AWS Bedrock Runtime để thực hiện suy luận bằng mô hình ngôn ngữ, mã định danh mô hình được cung cấp đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hệ thống hoạt động bình thường. ID mẫu máy không chính xác, chẳng hạn như lỗi đánh máy hoặc mã định danh không được hỗ trợ, có thể dẫn đến Xác thực ngoại lệ lỗi. Một khía cạnh quan trọng là đảm bảo rằng mã định danh mô hình được cập nhật theo tài liệu của AWS Bedrock, vì các mô hình mới hơn có thể được hỗ trợ và các mô hình cũ hơn có thể không được dùng nữa.

Một cân nhắc khác là cấu hình khu vực. Các dịch vụ AWS như Bedrock hoạt động trong các khu vực cụ thể và việc sử dụng ID mẫu ở khu vực không được hỗ trợ sẽ gây ra lỗi. Các nhà phát triển phải đảm bảo rằng mô hình đã chọn có sẵn ở khu vực họ đang làm việc, vì các khu vực có thể có các mô hình khác nhau dựa trên nhu cầu địa phương và nguồn lực sẵn có.

Ngoài ra, việc xác thực đầu vào thích hợp trong tập lệnh là điều cần thiết. Cấu hình các thông số như suy luậnConfig cần được kiểm tra tính đúng đắn. Điều này đảm bảo rằng không chỉ mã định danh mô hình hợp lệ mà cả các tham số như mã thông báo tối đa và nhiệt độ đều nằm trong phạm vi chấp nhận được do AWS Bedrock chỉ định. Việc làm theo các phương pháp hay nhất, chẳng hạn như xác định các hàm có thể sử dụng lại để xác thực dữ liệu đầu vào, có thể ngăn chặn các cấu hình sai có thể dẫn đến lỗi thời gian chạy.