Gestionarea răspunsurilor și erorilor API

Introducere în Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Gestionarea limitelor de rată

Implementați strategia de backoff exponențial
Optimizați utilizarea API-ului cu reîncercări inteligente

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))

Procesarea răspunsurilor în batch

Procesați eficient cereri multiple
Gestionați în siguranță răspunsurile batch
Mențineți performanța optimă

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]]

Postprocesarea răspunsurilor

Validați structura răspunsului
Încărcați și analizați corpul răspunsului
Verificați cheia așteptată
Asigurați calitatea consistentă a datelor

def postprocess_response(response):

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

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

return None

Recuperare din erori

Implementați strategii de rezervă - un plan de backup când modelul principal întâmpină probleme
Gestionați erorile specifice modelului
Asigurați fiabilitate la nivel de producție

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")

Să exersăm!

Introducere în Amazon Bedrock