如何升级 AWS Lambda 中的 boto3 和 botocore 以访问更新的 AI 模型？

简短描述

如果您使用 Lambda 函数的 Python 版本来调用 Amazon Bedrock 模型，则可能会收到以下错误： Error: "errorMessage": "Unknown service: 'bedrock'。要解决此问题，您必须将 boto3 和 botocore 库升级到 Lambda 中的最新版本。

解决方法

先决条件

在开始之前，请确保您可以访问 Amazon Bedrock 基础模型。

**注意：**当您使用 Amazon Bedrock 基础模型时，您需要遵守卖方的定价条款。

创建 Lambda 层

以下 AWS 命令行界面 (AWS CLI) 命令适用于 Linux、Unix 和 macOS 操作系统。

**注意：**如果在运行 AWS CLI 命令时收到错误，请参阅 AWS CLI 错误故障排除。此外，请确保您使用的是最新版本的 AWS CLI。

1. 创建临时文件夹：

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

   **注意：**将 boto3-mylayer 替换为您的临时文件夹名称。

2. 将 boto3 库安装到 **LIB_DIR：
   **

   pip3 install boto3==1.34.44 -t $LIB_DIR
   pip3 install botocore==1.34.44 -t $LIB_DIR

3. 将所有依赖项压缩到 /tmp/boto3-mylayer.zip：

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

   **注意：**将 boto3-mylayer 替换为您的临时文件夹名称。

4. 要发布该层，请运行 publish-layer-version 命令：

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

   **注意：**将 layer-name 替换为您的 Lambda 层名称，将 boto3-mylayer 替换为您的临时文件夹名称。

5. 发布该层时，您将收到该层的 ARN。将 ARN 复制到文本文件中，以便稍后在此过程中使用。

创建 Lambda 函数

1. 创建 Lambda 函数。
2. 要将您创建的层附加到 Lambda 函数，请运行 update-function-configuration 命令：

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

   **注意：**将 layer_ARN 替换为您收到的层 ARN。
3. 要测试您的更新，请运行以下代码来调用 Anthropic Claude 2.1：

   import boto3
   import json
   import os
   def lambda_handler(event, context):
     print("Boto3 version:", boto3.__version__)
   
     bedrock = boto3.client(service_name='bedrock', region_name='us-east-1', endpoint_url='https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com')
   
     bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name='us-east-1', endpoint_url='https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com')
     models=bedrock.list_foundation_models()
     modelIds = [model['modelId'] for model in models['modelSummaries']]
     print("Models: ", modelIds)
   
     for required_field in ["model"]:
       if required_field not in event:
         return {'statusCode': 400, 'body': f'ERROR: MISSING REQUEST PARAMETER {required_field}'}
     #event = {"model":"anthropic.claude-v2:1", "prompt": "Why is the sky blue?", "max_tokens_to_sample": 4000, "temperature": 0.5, "top_k": 250, "top_p": 1, "stop_sequences": ["Command:"]}
     print(f"EVENT: {event}")
     bedrock_model = event.pop("model")
     print(f"BEDROCK_MODEL: {bedrock_model}")
     if bedrock_model not in modelIds:
       return {'statusCode': 400, 'body': f'ERROR: INVALID MODEL {bedrock_model} REQUESTED. SUPPORTED MODELS: {modelIds}'}
   
     if "claude" in bedrock_model:
       event["prompt"] = f'Human: {event["prompt"]}\n\nAssistant:'
   
     bedrock_str = json.dumps(event)
     print(f"BEDROCK_STR: {bedrock_str}")
     modelId = 'anthropic.claude-v2:1'
   
     bodyprompt = {"prompt":"\n\nHuman:who is the prime minister of India\n\nAssistant:","max_tokens_to_sample":42,"temperature":0.5,"top_k":250,"top_p":1,"anthropic_version":"bedrock-2023-05-31"}
     response = bedrock_runtime.invoke_model(body=bedrock_str, modelId=modelId, accept='application/json', contentType='application/json')
     #response = bedrock.invoke_model(body= json.dumps(bodyprompt), modelId=bedrock_model, 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)}

   **注意：**将 region_name 和 endpoint_url 替换为您的 Amazon Bedrock 的 AWS 区域信息。