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Umgang mit Rate Limits implementieren

TrailBlaze, eine KI-gestützte Buchungsplattform für Abenteuerreisen, hat vor Kurzem einen Chat-Assistenten entwickelt, der bei neuen Flugdeals eine Flut von Fragen zu Reiserouten erhält. Du baust eine Hilfsfunktion, die mit Bedrock-Throttling zurechtkommt, indem sie ein exponentielles Backoff hinzufügt.

Die Bibliotheken json, time und boto3 sind vorab geladen. Der bedrock-Client und die model_id sind ebenfalls vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Amazon Bedrock

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Anleitung zur Übung

  • Vervollständige die API-Request-Zeichenfolge mit dem Prompt.
  • Implementiere exponentielles Backoff.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

def smart_retry(prompt, max_attempts=3):
  base_delay = 0.5
  
  for attempt in range(max_attempts):
    try:
      # Complete the API request string with the prompt
      response = bedrock.invoke_model(
        modelId=model_id,
        body=json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31", "max_tokens": 100,
                         "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": ____}]}]}))
      return json.loads(response["body"].read().decode())["content"][0]["text"]
    
    except Exception as e:
      if "ThrottlingException" in str(e):
        # Implement exponential backoff
        time.sleep(____)
      else: raise e
  return "Max retries exceeded"

print(smart_retry("Tell me about hiking in Patagonia."))
Code bearbeiten und ausführen