使用 Python Boto3 修复 AWS Bedrock 运行时的无效模型标识符错误

使用 Python 和 Boto3 解决 AWS Bedrock 中的无效模型标识符错误

此脚本演示了在将 AWS Bedrock 运行时与 Boto3 结合使用时如何处理无效模型标识符错误。它专注于在进行 API 调用之前改进错误处理和验证模型标识符。

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}")

模型标识符验证和 API 调用的单元测试

此单元测试可确保模型标识符验证正常工作，并且在模型 ID 有效时成功进行 AWS API 调用。

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()

有关 AWS Bedrock 模型标识符错误的常见问题

1. AWS Bedrock 中的模型标识符是什么？
2. 模型标识符是 AWS Bedrock 用于引用推理任务的特定 AI 或语言模型的唯一字符串。不正确的标识符会导致 验证异常 错误。
3. 如何检查我的型号标识符是否有效？
4. 您可以通过将模型标识符与 AWS Bedrock 中的最新模型文档交叉引用或使用 Python 编写验证函数来验证模型标识符 validate_model_id。
5. 型号标识符错误是否可能因地区而异？
6. 是的，在不正确的区域使用有效的模型标识符可能会导致错误。确保您的 region_name Boto3 中的匹配该模型可用的区域。
7. 的作用是什么 inferenceConfig？
8. inferenceConfig 定义推理请求的设置，包括诸如 maxTokens 和 temperature，它控制模型的输出行为。
9. 如何避免模型标识符中的拼写错误？
10. 使用预定义的有效模型 ID 列表并编写验证函数，例如 validate_model_id，可以帮助防止拼写错误并确保输入正确。

结束讨论

确保在 AWS Bedrock Runtime 中使用正确的模型标识符对于避免 验证异常 错误。在 Python 中使用 boto3 运行推理时，拼写错误、不受支持的模型 ID 和区域不匹配都可能导致出现问题。

通过正确验证模型 ID 和配置，开发人员可以减轻这些错误并确保 API 交互更加顺畅。遵循使用错误处理块等最佳实践将有助于防止系统崩溃并提高应用程序的整体稳定性。