Python Boto3 を使用した AWS Bedrock ランタイムの無効なモデル識別子エラーの修正

AWS Bedrock Runtime でのモデル識別子の問題への対処

Python の boto3 で AWS Bedrock Runtime を使用すると、開発者はモデル識別子に関連するエラーが発生することがあります。そのようなエラーの 1 つは、 これは、提供されたモデル識別子に関する問題を特に強調しています。この問題は、特に推論のために大規模な言語モデルを扱う場合にイライラする可能性があります。

この記事では、「無効なモデル識別子」エラーの一般的な原因を調査し、その解決に役立つ解決策を提供します。構成ミスの可能性がある領域を分析し、トラブルシューティングの手順を案内します。

モデル ID が正しいことを確認することは、Bedrock ランタイムとのスムーズな対話のために不可欠です。タイプミス、サポートされていないモデル、または間違った API 呼び出しはすべて、無効なモデル識別子エラーにつながる可能性があり、開発が遅れる可能性があります。

リージョン、モデル ID、AWS 認証情報などの特定のパラメーターを確認することで、問題を正確に特定して修正できます。このガイドは、これらの検証エラーを回避するために AWS Bedrock Runtime を設定およびトラブルシューティングする方法をより深く理解するのに役立ちます。

指示	使用例
validate_model_id	この関数は、指定されたモデル ID が有効なモデルのリストに存在するかどうかを確認するために使用されます。モデル ID が無効な場合は ValueError が送出され、不正な識別子が API 呼び出しをトリガーしないようにします。
ClientError	botocore ライブラリのこの例外クラスは、AWS 固有のエラーを処理するために使用されます。このスクリプトでは、Bedrock Runtime クライアントの逆メソッドを呼び出すときに API 関連の問題を捕捉するために使用されます。
patch	Python のunittest.mock ライブラリの一部である patch は、テスト中に boto3.client メソッドをモック オブジェクトに置き換えるために使用されます。これにより、実際に AWS のサービスとやり取りすることなく API 呼び出しのシミュレーションが可能になります。
MagicMock	柔軟な動作を備えたモック オブジェクトを作成する、unittest.mock のヘルパー クラス。ここでは、Bedrock Runtime クライアントをシミュレートするために使用され、実際の API 呼び出しを行わずにコードがクライアントとどのように対話するかをテストで確認できるようになります。
self.assertRaises	単体テスト フレームワークからのこのアサーションにより、無効な入力 (間違ったモデル ID など) が指定されたときに、予期される例外 (ValueError など) が正しく発生することが保証されます。
mock_client.converse.return_value	この行は、テスト中にモック converse メソッドが何を返すかを定義するために使用されます。これは、成功した API 応答を模倣し、関数が応答を期待どおりに処理することを検証するのに役立ちます。
unittest.main()	このコマンドはテスト ランナーを起動し、スクリプトで定義されたすべてのテスト ケースを自動的に実行します。これは、このファイルで単体テストを実行するためのエントリ ポイントです。
try...except	このブロックは、モデル ID の検証または API の対話中に発生する可能性のあるエラーを捕捉するために使用されます。これにより、検証または API の問題が確実にログに記録され、スクリプトのクラッシュを防ぐことができます。

AWS Bedrock の無効なモデル識別子の解決策を理解する

提供されたスクリプトは、メッセージを受信する際の一般的な問題を解決することを目的としています。 Python の Boto3 で AWS Bedrock Runtime を使用する場合の無効なモデル識別子が原因です。中心となるアイデアは、AWS Bedrock サービスにリクエストを送信する前にモデル識別子を検証することです。というカスタム関数を実装することで、 を実行すると、スクリプトはモデル ID が有効なモデルの事前定義されたリストに存在するかどうかを確認します。モデル識別子がこのリストにない場合は、 、無効なリクエストが送信されるのを防ぎます。これにより、コードが正しくないモデル ID を効果的に処理できるようになります。

スクリプトのもう 1 つの重要な側面は、 ブロック。このブロックは、検証関数によって発生した ValueError と、AWS API インタラクションが失敗した場合の ClientError の 2 種類のエラーをキャプチャします。これらのエラーをキャッチすることで、スクリプトは適切なメッセージをログに記録し、問題がモデル ID にあるのか、AWS API リクエストにあるのかを開発者が理解できるようにします。このレベルのエラー処理により、コードの堅牢性が確保され、実行時の予期しないクラッシュが防止されます。

2 番目のスクリプトでは、提供された単体テストにより、検証ロジックが正しく動作することが確認されます。 Python の使用 このフレームワークにより、モデル ID 検証と API 呼び出しシミュレーションの両方の構造化されたテストが可能になります。の からのコマンド ライブラリは実際の API 呼び出しをモック オブジェクトに置き換え、実際の AWS サービスに依存せずにテストを実行できるようにします。これは、コードの機能を分離し、有効なモデル ID と無効なモデル ID などのさまざまなシナリオでロジックが期待どおりに動作することを検証するために重要です。

さらに、テストでは、 無効なモデル ID が指定されたときに適切な例外がトリガーされるかどうかを確認します。単体テストとモック オブジェクトを組み合わせることで、スクリプトのすべての部分が確実に検証されます。このテストアプローチは、モデル識別子が間違っている場合に AWS との直接対話により不必要なコストや遅延が発生する可能性がある本番環境でのエラーを回避するのに特に役立ちます。これらの包括的な方法により、スクリプトは再利用可能で信頼性が高く、AWS Bedrock Runtime を使用したエラーのない推論のために最適化されます。

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 Bedrock Runtime でのモデル識別子エラーのトラブルシューティング

AWS Bedrock Runtime と連携して言語モデルを使用した推論を実行する場合、提供されたモデル識別子は、システムが適切に機能することを保証する上で重要な役割を果たします。タイプミスやサポートされていない識別子など、モデル ID が正しくないと、 エラー。重要な側面の 1 つは、新しいモデルがサポートされ、古いモデルが廃止される可能性があるため、モデル識別子が AWS Bedrock のドキュメントで最新であることを確認することです。

もう 1 つの考慮事項は、リージョン構成です。 Bedrock などの AWS のサービスは特定のリージョン内で動作するため、サポートされていないリージョンでモデル ID を使用するとエラーが発生します。地域によっては、地域の需要やリソースの可用性に基づいてモデルの提供が異なる場合があるため、開発者は、選択したモデルが作業している地域で利用可能であることを確認する必要があります。

さらに、スクリプト内の適切な入力検証が不可欠です。などのパラメータの設定 正確性をチェックする必要があります。これにより、モデル識別子が有効であるだけでなく、最大トークンや温度などのパラメータも AWS Bedrock によって指定された許容範囲内にあることが保証されます。入力を検証するための再利用可能な関数の定義などのベスト プラクティスに従うことで、ランタイム エラーを引き起こす可能性がある構成ミスを防ぐことができます。

1. AWS Bedrock のモデル識別子とは何ですか?
2. モデル識別子は、AWS Bedrock が推論タスクの特定の AI または言語モデルを参照するために使用する一意の文字列です。不正な識別子により、次のような問題が発生します。 エラー。
3. モデル識別子が有効かどうかを確認するにはどうすればよいですか?
4. モデル識別子を検証するには、AWS Bedrock の最新のモデル ドキュメントと相互参照するか、次を使用して Python で検証関数を作成します。 。
5. モデル識別子のエラーは地域固有である可能性がありますか?
6. はい、正しくないリージョンで有効なモデル識別子を使用すると、エラーが発生する可能性があります。必ず確認してください Boto3 の は、モデルが利用可能な地域と一致します。
7. 役割は何ですか ?
8. 推論リクエストの設定を定義します。これには、次のようなパラメータが含まれます。 そして 、モデルの出力動作を制御します。
9. モデル識別子のタイプミスを避けるにはどうすればよいですか?
10. 有効なモデル ID の事前定義されたリストを使用し、次のような検証関数を作成します。 、タイプミスを防ぎ、正しい入力を保証するのに役立ちます。

正しいモデル識別子が AWS Bedrock Runtime で使用されていることを確認することは、次のような問題を回避するために重要です。 エラー。 Python で boto3 を使用して推論を実行する場合、タイプミス、サポートされていないモデル ID、およびリージョンの不一致はすべて問題を引き起こす可能性があります。

モデル ID と構成の両方を適切に検証することで、開発者はこれらのエラーを軽減し、よりスムーズな API 対話を保証できます。エラー処理ブロックの使用などのベスト プラクティスに従うと、システムのクラッシュを防止し、アプリケーション全体の安定性を向上させることができます。