트레이스 소개

W&B Weave에서 트레이스 소개를 살펴보는 방법을 알아보세요

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🔑 사전 요구 사항

Weave에서 트레이싱을 시작하기 전에 다음 사전 요구 사항을 충족하세요.

1. W&B Weave SDK를 설치하고 API 키로 로그인합니다.
2. OpenAI SDK를 설치하고 API 키로 로그인합니다.
3. W&B 프로젝트를 초기화합니다.

# 의존성 설치 및 임포트
!pip install wandb weave openai -q

import json
import os
from getpass import getpass

from openai import OpenAI

import weave

# 🔑 API 키 설정
# 이 셀을 실행하면 `getpass`를 통해 API 키를 입력하라는 메시지가 표시되며, 터미널에 입력 내용이 출력되지 않습니다.
#####
print("---")
print(
    "Create a W&B API key at: https://wandb.ai/settings#apikeys"
)
os.environ["WANDB_API_KEY"] = getpass("Enter your W&B API key: ")
print("---")
print("You can generate your OpenAI API key here: https://platform.openai.com/api-keys")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Enter your OpenAI API key: ")
print("---")
#####

# 🏠 W&B 프로젝트 이름 입력
weave_client = weave.init("MY_PROJECT_NAME")  # 🐝 W&B 프로젝트 이름

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🐝 첫 번째 트레이스를 실행해 보세요

다음 코드 예제는 @weave.op 데코레이터를 사용해 Weave에서 트레이스를 캡처하고 시각화하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 문장에서 구조화된 데이터(과일, 색상, 맛)를 추출하기 위해 OpenAI의 GPT-4o에 프롬프트를 보내는 extract_fruit 함수를 정의합니다. 함수에 @weave.op를 데코레이트하면 Weave가 입력, 출력, 중간 step을 포함한 함수 실행을 자동으로 추적합니다. 샘플 문장으로 이 함수를 호출하면 전체 트레이스가 저장되며 Weave UI에서 확인할 수 있습니다.

@weave.op()  # 🐝 요청을 추적하는 데코레이터
def extract_fruit(sentence: str) -> dict:
    client = OpenAI()
    system_prompt = (
        "Parse sentences into a JSON dict with keys: fruit, color and flavor."
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": sentence},
        ],
        temperature=0.7,
        response_format={"type": "json_object"},
    )
    extracted = response.choices[0].message.content
    return json.loads(extracted)

sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy."
extract_fruit(sentence)

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