Amazon Bedrock での ThrottlingException エラーの詳細な解決策

Amazon Bedrock を使用して AI モデルを利用している際に、しばしば出現するエラーの一つに ThrottlingException があります。このエラーは、リクエストが Amazon Bedrock の制限を超えた場合に発生し、正常な処理を妨げます。本記事では、このエラーの原因と解決策を実践的かつ専門的に解説し、読者が AI 技術を活用した理解と制作に役立てることを目指します。

AI を活用した調査・分析・制作ワークフロー

1. エラーの原因と理解

ThrottlingException エラーは、Amazon Bedrock がリクエストを処理するのに必要なリソース（CPU、メモリなど）が不足している場合に発生します。このエラーは、以下の要因によって引き起こされることがあります。

• 短時間に大量のリクエストを送信した場合
• 同じリソースを大量に使用するリクエストを送信した場合
• アカウントの制限を超えた場合

2. エラーの解決策

(1) 待機時間の設定

ThrottlingException エラーが発生した場合、Amazon Bedrock はリクエストを再送信するまでの待機時間を返します。この待機時間を尊重し、リクエストを再送信するまで待つ必要があります。待機時間は、リクエストヘッダに x-amz-retry-after として返されます。

x-amz-retry-after: 60

上記の例では、60 秒後にリクエストを再送信する必要があります。

(2) クォータの確認と調整

Amazon Bedrock のクォータは、アカウントや IAM ユーザーに設定されています。クォータを超えたリクエストを送信すると、エラーが発生します。クォータを確認し、必要に応じて調整する必要があります。クォータの確認と調整は、AWS コンソールから行うことができます。

(3) バッチ処理の実装

大量のリクエストを送信する場合、バッチ処理を実装することで、リソースの不足を回避することができます。バッチ処理では、リクエストをまとめて送信し、待機時間を設けてから次のバッチを送信するようにします。

(4) モデルの選択と調整

特定のモデルがリソースを多く消費する場合、別のモデルに切り替えるか、モデルのパラメータを調整することで、リソースの消費を抑えることができます。

プロンプト例と設定の調整ポイント

• ThrottlingException エラーが発生した場合のリトライ処理の実装

import time
import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock')

def call_model(model_id, input):
    while True:
        try:
            response = bedrock.invoke_model(
                modelId=model_id,
                input=input
            )
            return response
        except bedrock.exceptions.ThrottlingException 

as e: retry_after = int(e.response['headers']['x-amz-retry-after']) print(f"ThrottlingException: Retrying in {retry_after} seconds...") time.sleep(retry_after) continue

使用例

input = {"prompt": "Your input here"} response = call_model("amazon.titan-tg1-large", input)

- Amazon Bedrock のクォータの確認と調整方法
  - AWS コンソールから、IAM ユーザーやアカウントのクォータを確認し、必要に応じて調整する

- バッチ処理の実装方法
  - リクエストをまとめて送信し、待機時間を設けてから次のバッチを送信するようにする

- モデルの選択と調整方法
  - モデルのパラメータや入力の内容を調整することで、リソースの消費を抑える

## 法的・倫理的な注意点と安全な運用方法

Amazon Bedrock を使用する際には、以下の点に留意する必要があります。

- **プライバシーとセキュリティ**: AI モデルは、入力されたデータを処理します。入力データに含まれる個人情報や機密情報を漏洩する可能性があります。入力データの内容を確認し、必要な場合は、アノニミズ化や暗号化を実施する必要があります。
- **コンプライアンス**: AI モデルの出力は、法令や業界基準に準拠している必要があります。出力を確認し、必要な場合は、フィルタリングや修正を実施する必要があります。
- **公正性と不偏性**: AI モデルは、偏見や不公正な結果を生成する可能性があります。入力データやモデルのパラメータを調整することで、公正性と不偏性を向上させる必要があります。

## FAQ

**Q1: `ThrottlingException` エラーが発生した場合、リトライを実施する必要がありますか？**

**A1:** はい、リトライを実施する必要があります。リトライを実施することで、リソースの不足を回避することができます。リトライを実施する場合は、待機時間を尊重する必要があります。

**Q2: クォータを超えた場合、どうすればよいですか？**

**A2:** クォータを超えた場合は、クォータを調整するか、リクエストをバッチ処理することで、リソースの不足を回避することができます。クォータの調整は、AWS コンソールから行うことができます。

**Q3: モデルの選択と調整は、どのように行うのですか？**

**A3:** モデルの選択と調整は、リソースの消費を抑えるために行います。モデルのパラメータや入力の内容を調整することで、リソースの消費を抑えることができます。モデルの選択と調整方法は、Amazon Bedrock のドキュメントや、実験を通じて確認する必要があります。

Amazon Bedrock を活用した AI モデルの利用では、エラーの解決策だけでなく、法的・倫理的な注意点と安全な運用方法も重要です。本記事では、実践的かつ専門的に解説し、読者が AI 技術を活用した理解と制作に役立てることを目指しました。

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*本記事はAI技術の安全な活用を推奨します。関連法規を遵守のうえご利用ください。*