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掌握 Amazon Bedrock 限制和服务可用性：综合指南
本文向您展示如何实施强大的错误处理策略，以帮助提高使用 Amazon Bedrock 时的应用程序可靠性和用户体验。我们将深入探讨优化具有这些错误的应用程序性能的策略。无论这是一个相当新的应用程序还是成熟的人工智能应用程序，在这篇文章中，您将能够找到针对这些错误进行操作的实用指南。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在生产生成式 AI 应用程序中，我们时常会遇到一系列错误，最常见的是请求失败，并出现 429 ThrottlingException 和 503 ServiceUnavailableException 错误。作为业务应用程序，这些错误可能是由于应用程序架构中的多个层而发生的。
这些错误中的大多数情况都是可重试的，但这会影响用户体验，因为对应用程序的调用会延迟。响应延迟可能会破坏对话的自然流程，降低用户的兴趣，并最终阻碍人工智能驱动的解决方案在交互式人工智能应用中的广泛采用。
最常见的挑战之一是多个用户同时在单个模型上流动以进行广泛的应用程序。掌握这些错误意味着有弹性的应用程序和沮丧的用户之间的区别。
本文向您展示如何实施强大的错误处理策略，以帮助提高使用 Amazon Bedrock 时的应用程序可靠性和用户体验。我们将深入探讨优化具有这些错误的应用程序性能的策略。无论这是一个相当新的应用程序还是成熟的人工智能应用程序，在这篇文章中，您将能够找到针对这些错误进行操作的实用指南。
先决条件
IAM 策略示例：
{
"版本": "2012-10-17",“声明”：[{"效果": "允许",“行动”：[“基岩：调用模型”],"资源": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:model/anthropic.claude-*"}]}或：