Como faço para atualizar o boto3 e o botocore no Lambda para acessar modelos de IA mais novos?

Breve descrição

Se você usar uma função do Lambda com Python para invocar um modelo do Amazon Bedrock, poderá receber a mensagem de erro “Error: “errorMessage”: "Unknown service: 'bedrock'". Para resolver esse problema, atualize as bibliotecas boto3 e botocore para as versões mais recentes no Lambda.

Observação: ao usar os modelos básicos do Amazon Bedrock, você deve cumprir os termos de preços do vendedor.

Resolução

Observação: se você receber erros ao executar comandos da AWS Command Line Interface (AWS CLI), consulte Solução de problemas da AWS CLI. Além disso, verifique se você está usando a versão mais recente da AWS CLI. Os seguintes comandos da AWS CLI funcionam para sistemas operacionais Linux, Unix e macOS.

Pré-requisito: certifique-se de que você possa acessar os modelos básicos do Amazon Bedrock.

Para atualizar o boto3 e o botocore, conclua as seguintes etapas:

1. Execute o comando a seguir para criar uma pasta temporária:

   LIB_DIR=boto3-mylayer/python
   mkdir -p $LIB_DIR

   Observação: substitua boto3-mylayer pelo nome da sua pasta temporária.

2. Execute o comando a seguir para instalar a biblioteca boto3 em LIB_DIR:

   pip3 install boto3==1.42.44 -t $LIB_DIR
   pip3 install botocore==1.42.44 -t $LIB_DIR

3. Execute o comando a seguir para compactar todas as dependências em /tmp/boto3-mylayer.zip:

   cd boto3-mylayer
   zip -r /tmp/boto3-mylayer.zip .

   Observação: substitua boto3-mylayer pelo nome da sua pasta temporária.

4. Para publicar a camada, execute o seguinte comando publish-layer-version da AWS CLI:

   aws lambda publish-layer-version --layer-name boto3-mylayer --zip-file fileb:///tmp/boto3-mylayer.zip

   Observação: substitua layer-name pelo nome da camada do Lambda e boto3-mylayer pelo nome da pasta temporária. Na saída, anote o nome do recurso da Amazon (ARN) da camada.

5. Crie uma função do Lambda.

6. Para anexar a camada que você criou à função do Lambda, execute o seguinte comando update-function-configuration:

   aws lambda update-function-configuration --function-name MY_FUNCTION --layer_ARN

   Observação: substitua layer_ARN pelo ARN da camada. Para obter mais informações, consulte Adicionar camadas às funções.

7. Para testar sua atualização, execute o código a seguir para invocar o Anthropic Claude Opus 4.6:

   import boto3
   import botocore
   import json
   
   def lambda_handler(event, context):
     print("Boto3 version:", boto3.__version__)
     print("Botocore version:", botocore.__version__)
     bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name='us-east-1', endpoint_url='https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com')
   
     # event = {
     #       "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
     #       "max_tokens": 4000,
     #       "top_k": 250,
     #       "top_p": 1,
     #       "messages": [
     #           {
     #               "role": "user",
     #               "content": "Why is the sky blue?"
     #           }
     #       ],
     #       "stop_sequences": ["Command:"]
     #   }
     print(f"EVENT: {event}")
     bedrock_str = json.dumps(event)
     print(f"BEDROCK_STR: {bedrock_str}")
     modelId = 'global.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0'
   
     bodyprompt = {
           "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
           "max_tokens": 4000,
           "top_k": 250,
           "top_p": 1,
           "messages": [
               {
                   "role": "user",
                   "content": "Why is the sky blue?"
               }
           ],
           "stop_sequences": ["Command:"]
       }
     response = bedrock_runtime.invoke_model(body=bedrock_str, modelId=modelId, accept='application/json', contentType='application/json')
   #   response = bedrock_runtime.invoke_model(body= json.dumps(bodyprompt), modelId=modelId, accept='application/json', contentType='application/json')
     response_body = json.loads(response.get('body').read())
     print(response_body)
   
     return {'statusCode': 200, 'body': json.dumps(response_body)}

   Observação: substitua region_name pela sua região da AWS e endpoint_url pelo endpoint do Amazon Bedrock.