Full boto-like credential configuration support

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
aws, python
Ambito
cloud

Direzione di ricerca

Inizia dalla nota collegata nel README di service-clients e riproduci l’errore relativo alle credenziali nell’esempio Nova Speech-to-Speech. Verifica in che modo aws_sdk_bedrock_runtime ottiene attualmente le credenziali, quindi confronta il comportamento standard di rilevamento previsto di CLI/boto3 per SageMaker ed ECS. Il lavoro è completato quando le credenziali AWS configurate e supportate vengono rilevate senza richiedere AWS_ACCESS_KEY_ID e AWS_SECRET_ACCESS_KEY.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

credentials feature-request p2

Trying out a Nova Speech-to-Speech example today, I was surprised aws_sdk_bedrock_runtime didn't correctly pick up my configured AWS credentials - with the below error:

aws_sdk_bedrock_runtime.models.ServiceError: AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY are required

This note in the readme seems to suggest there's a known limitation here - but is there an expected timeline for this library to align to full standard CLI/boto3 credential discovery?

It was straightforward enough for me to work around on my corp laptop, but I'm worried that there are AWS environments e.g. SageMaker and ECS where AWS credentials are available and people might want to run this connector, but AFAIK these specific environment variables are not set?

Lingua principale
Python
Stelle
171
Fork
24
Merge medio
10h 47m
PR unite (30g)
7

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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