如何使用 NodeJS SDK 调试 GoogleGenerativeAI“资源耗尽”错误

如何排查 GoogleGenerativeAI 请求的“资源耗尽”错误

使用 Node.js 和 Google Generative AI SDK 的后端脚本

// 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);

替代解决方案：使用指数退避重试请求

使用重试逻辑增强 Node.js 脚本

// 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);

使用模拟配额耗尽错误测试代码

使用 Jest 进行重试机制的单元测试

// 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.");
  });
});

有关调试 Google Generative AI 配额问题的常见问题

1. Google Generative AI 中的“资源耗尽”错误是什么意思？
2. 此错误通常表明您的 API 请求已超出 quota 由 Google 设置的限制。即使启用计费，也可能会发生这种情况。
3. 如何查看 Google Generative AI 的 API 配额？
4. 访问 Google Cloud Console 并转到“API 和服务”部分，您可以在其中访问每个 API（包括 Google Generative AI）的使用情况和配额。
5. 为什么我在使用付费套餐时会收到 429 错误？
6. 429 HTTP 状态代码表示“请求过多”。如果达到特定的每分钟或每天配额，即使是付费计划，也可能会发生这种情况。如有必要，请考虑检查配额页面并调整设置。
7. 如何为 Google Generative AI 请求实施指数退避？
8. 您可以使用重试策略来增加每次尝试之间的延迟，例如将每次重试之前的时间加倍。例如，从 1 秒延迟开始，然后等待 2、4 和 8 秒以进行后续的每次重试。
9. 如果我的申请需要更高的配额怎么办？
10. 在 Google Cloud Console 中，您可以通过提交表单或直接联系 Google 支持来请求增加配额，特别是当您的项目有很高的使用需求时。
11. 我可以实时监控配额使用情况吗？
12. 是的，Google Cloud 的监控工具允许您设置提醒，以便在配额使用量达到指定阈值时通知您。
13. 使用 Google Generative AI 进行缓存的目的是什么？
14. 缓存允许您临时存储频繁请求的响应，减少 API 调用次数，从而最大限度地减少配额消耗。
15. 实施批处理会减少配额使用吗？
16. 是的，批处理请求可以通过将多个提示分组到一个 API 调用中来优化资源使用，特别是在频繁进行类似查询的情况下。
17. 如何优化非高峰时段的 API 使用？
18. 通过在非高峰时段安排非紧急请求，您可以均匀分配负载并避免在高峰时段达到使用限制。
19. 如果我超出配额限制，有哪些替代方案？
20. 如果您的项目仍然需要更多资源，您可以探索使用在 Google Generative AI 中具有更高容量选项的不同模型或 API 端点。

管理 Google 生成式 AI 配额错误的关键要点

调试配额耗尽错误对于确保可靠的 API 交互至关重要。通过监控 Google Cloud Console 中的配额限制、设置警报和优化请求，开发人员可以主动解决“资源耗尽”问题并提高应用程序的性能。

重试逻辑、请求批处理和缓存常用提示等其他实践进一步优化了资源使用。这些策略共同使开发人员能够有效地克服与配额相关的错误，保持应用程序稳定并不间断地运行。 🚀