Исправление ошибки неверного идентификатора модели в среде выполнения AWS Bedrock с помощью Python Boto3

Решение проблем с идентификаторами модели в среде выполнения AWS Bedrock

При использовании AWS Bedrock Runtime с boto3 в Python разработчики иногда могут сталкиваться с ошибками, связанными с идентификаторами модели. Одной из таких ошибок является , что конкретно указывает на проблему с предоставленным идентификатором модели. Эта проблема может доставлять неприятности, особенно при работе с большими языковыми моделями для вывода.

В этой статье будут рассмотрены распространенные причины ошибки «Неверный идентификатор модели» и предложено решение, которое поможет вам ее устранить. Мы разберем возможные области неправильной настройки и проведем вас через шаги по устранению неполадок.

Проверка правильности идентификатора модели необходима для бесперебойного взаимодействия с Bedrock Runtime. Опечатки, неподдерживаемые модели или неправильные вызовы API могут привести к ошибке неверного идентификатора модели, что может задержать разработку.

Проверив определенные параметры, такие как регион, идентификатор модели и учетные данные AWS, вы сможете выявить и устранить проблему. Это руководство поможет вам лучше понять, как настраивать и устранять неполадки AWS Bedrock Runtime, чтобы избежать подобных ошибок проверки.

Команда	Пример использования
validate_model_id	Эта функция используется для проверки наличия предоставленного идентификатора модели в списке допустимых моделей. Он вызывает ValueError, если идентификатор модели недействителен, гарантируя, что неправильные идентификаторы не вызовут вызовы API.
ClientError	Этот класс исключений из библиотеки botocore используется для обработки ошибок, специфичных для AWS. В этом сценарии он используется для выявления любых проблем, связанных с API, при вызове обратного метода клиента Bedrock Runtime.
patch	Патч, являющийся частью библиотеки Python unittest.mock, используется для замены метода boto3.client макетным объектом во время тестирования. Это позволяет моделировать вызовы API без фактического взаимодействия с сервисами AWS.
MagicMock	Вспомогательный класс из unittest.mock, который создает макет объекта с гибким поведением. Здесь он используется для моделирования клиента Bedrock Runtime, позволяя тесту проверить, как код взаимодействует с клиентом, не выполняя реальных вызовов API.
self.assertRaises	Это утверждение из среды unittest гарантирует, что ожидаемое исключение, такое как ValueError, будет правильно возникать при предоставлении недопустимых входных данных (например, неправильного идентификатора модели).
mock_client.converse.return_value	Эта строка используется для определения того, что должен возвращать метод ложного обратного преобразования во время тестов. Он имитирует успешный ответ API, что помогает проверить, что функция обрабатывает ответы должным образом.
unittest.main()	Эта команда запускает программу запуска тестов, которая автоматически выполнит все тестовые случаи, определенные в сценарии. Это точка входа для запуска модульных тестов в этом файле.
try...except	Этот блок используется для обнаружения ошибок, которые могут возникнуть во время проверки идентификатора модели или взаимодействия API. Это помогает гарантировать регистрацию любых проблем с проверкой или API, предотвращая сбой сценария.

Понимание решения проблемы неверного идентификатора модели в AWS Bedrock

Предоставленный сценарий направлен на решение распространенной проблемы получения из-за неверного идентификатора модели при использовании AWS Bedrock Runtime с Boto3 в Python. Основная идея — проверить идентификатор модели перед отправкой запроса в сервис AWS Bedrock. Реализуя пользовательскую функцию под названием , скрипт проверяет, существует ли идентификатор модели в заранее определенном списке допустимых моделей. Если идентификатор модели отсутствует в этом списке, возникает ошибка. , предотвращая отправку недействительного запроса. Это гарантирует, что код эффективно обрабатывает неверные идентификаторы моделей.

Другим важным аспектом сценария является его структурированная обработка ошибок с использованием метода блокировать. Этот блок фиксирует два типа ошибок: ValueError, возникающий функцией проверки, и ClientError в случае сбоя взаимодействия с API AWS. Обнаружив эти ошибки, скрипт регистрирует соответствующие сообщения, которые помогают разработчику понять, связана ли проблема с идентификатором модели или запросом API AWS. Такой уровень обработки ошибок гарантирует надежность кода и предотвращает непредвиденные сбои во время выполнения.

Во втором сценарии предоставленные модульные тесты гарантируют правильную работу логики проверки. Использование Python Framework позволяет проводить структурированное тестирование как проверки идентификатора модели, так и моделирования вызовов API. команда из библиотека заменяет фактический вызов API фиктивным объектом, позволяя запускать тесты без зависимости от реальных сервисов AWS. Это имеет решающее значение для изоляции функциональности кода и проверки того, что логика ведет себя должным образом в различных сценариях, таких как действительные и недопустимые идентификаторы модели.

Кроме того, в тестах используются чтобы проверить, запускаются ли соответствующие исключения при предоставлении недопустимого идентификатора модели. Сочетание модульных тестов и макетов объектов гарантирует проверку каждой части сценария. Этот подход к тестированию особенно полезен для предотвращения ошибок в производственных средах, где прямое взаимодействие с AWS может повлечь за собой ненужные затраты или задержки, если идентификатор модели неверен. Эти комплексные методы делают сценарий многоразовым, надежным и оптимизированным для безошибочного вывода с использованием 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()

Устранение ошибок идентификатора модели в среде выполнения AWS Bedrock

При работе с AWS Bedrock Runtime для выполнения логических выводов с использованием языковых моделей предоставленный идентификатор модели играет решающую роль в обеспечении правильной работы системы. Неправильный идентификатор модели, например опечатка или неподдерживаемый идентификатор, может привести к ошибка. Одним из важных аспектов является обеспечение актуальности идентификатора модели в соответствии с документацией AWS Bedrock, поскольку могут поддерживаться более новые модели, а старые могут быть устаревшими.

Еще одним соображением является конфигурация региона. Сервисы AWS, такие как Bedrock, работают в определенных регионах, и использование идентификатора модели в регионе, где он не поддерживается, приведет к ошибке. Разработчики должны убедиться, что выбранная модель доступна в регионе, в котором они работают, поскольку в регионах могут быть разные предложения моделей в зависимости от местного спроса и наличия ресурсов.

Кроме того, необходима правильная проверка ввода в сценарии. Конфигурация таких параметров, как следует проверить на корректность. Это гарантирует, что не только идентификатор модели действителен, но и такие параметры, как максимальное количество токенов и температура, находятся в пределах допустимого диапазона, указанного AWS Bedrock. Следование лучшим практикам, таким как определение повторно используемых функций для проверки входных данных, может предотвратить неправильные настройки, которые в противном случае могли бы привести к ошибкам во время выполнения.

1. Что такое идентификатор модели в AWS Bedrock?
2. Идентификатор модели — это уникальная строка, которую AWS Bedrock использует для ссылки на конкретную модель искусственного интеллекта или языка для задач вывода. Неправильные идентификаторы приводят к ошибка.
3. Как проверить, действителен ли идентификатор моей модели?
4. Вы можете проверить идентификатор своей модели, сопоставив его с последней документацией модели от AWS Bedrock или написав функцию проверки на Python, используя .
5. Могут ли ошибки идентификатора модели зависеть от региона?
6. Да, использование действительного идентификатора модели в неправильном регионе может привести к ошибкам. Убедитесь, что ваш в Boto3 соответствует региону, в котором доступна модель.
7. Какова роль ?
8. определяет настройки запроса вывода, включая такие параметры, как и , которые управляют выходным поведением модели.
9. Как избежать опечаток в идентификаторах моделей?
10. Использование предопределенного списка допустимых идентификаторов моделей и написание функции проверки, например , может помочь предотвратить опечатки и обеспечить правильный ввод.

Обеспечение использования правильного идентификатора модели в AWS Bedrock Runtime имеет решающее значение для предотвращения ошибки. Опечатки, неподдерживаемые идентификаторы моделей и несоответствие регионов могут привести к проблемам при выполнении вывода с использованием boto3 в Python.

При правильной проверке идентификаторов моделей и конфигураций разработчики могут уменьшить эти ошибки и обеспечить более плавное взаимодействие API. Следование лучшим практикам, таким как использование блоков обработки ошибок, поможет предотвратить сбои системы и улучшить общую стабильность приложения.