Gérer les réponses d’API et les erreurs

Introduction à Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Gérer les limites de débit

Implémenter un backoff exponentiel
Optimiser l’usage de l’API avec des retries intelligents

def backoff_retry(max_retries=3, 
                  init_delay=1):

  for attempt in range(max_retries):
    try: 
      response = bedrock.invoke_model()

    # Retries when we have an exception
  except Exception as e:
    if "ThrottlingException" in str(e):
    # Exponential backoff
      time.sleep(base_delay * 
                   (2 ** attempt))

Traitement par lots

Traiter plusieurs requêtes efficacement
Gérer les réponses par lot en toute sécurité
Maintenir des performances optimales

def process_batch(prompts, batch=5):
  results = []
  for i in range(0, len(prompts), 
                 batch):
    responses = [invoke_model(p) for p 
                 in prompts[i:i+batch]]

Post-traitement des réponses

Valider la structure de réponse
Charger et parser le corps de réponse
Vérifier la clé attendue
Assurer une qualité de données cohérente

def postprocess_response(response):

    data=json.loads(response['body']
                   .read())

    if 'content' in data: 
    return data['content'].strip()

return None

Récupération après erreur

Mettre en place des stratégies de repli : plan B si le modèle principal échoue
Gérer les erreurs propres au modèle
Assurer une fiabilité de niveau production

try:
    response = bedrock.invoke_model(modelId="anthropic.claude-3-5-sonnet-v2:0", 
        body=json.dumps(request_body))

except ClientError: 
    response = bedrock.invoke_model(modelId="amazon.nova-lite-v1:0")

Passons à la pratique !

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