WandbTracer

class langchain_community.callbacks.tracers.wandb.WandbTracer(run_args: ~langchain_community.callbacks.tracers.wandb.WandbRunArgs | None = None, io_serializer: ~typing.Callable = <function _serialize_io>, **kwargs: ~typing.Any)

记录到Weights and Biases的回调处理程序。

此处理程序将记录模型架构并将运行轨迹记录到Weights and Biases。 这将确保所有LangChain活动都被记录到W&B。

初始化 WandbTracer。

Parameters:

• run_args (可选[WandbRunArgs]) – (字典, 可选) 传递给 wandb.init() 的参数。如果未提供，wandb.init() 将不带参数调用。请参考 wandb.init 获取更多详细信息。

• io_serializer (Callable) – 可调用对象 一个函数，用于序列化运行的输入和输出以存储在wandb中。默认为“_serialize_io”

• kwargs (Any)

要使用W&B监控所有LangChain活动，可以像添加其他LangChain回调一样添加此追踪器： ``` from wandb.integration.langchain import WandbTracer

tracer = WandbTracer() chain = LLMChain(llm, callbacks=[tracer]) # …笔记本 / 脚本结束: tracer.finish() ```

属性

ignore_agent	是否忽略代理回调。
ignore_chain	是否忽略链式回调。
ignore_chat_model	是否忽略聊天模型回调。
ignore_custom_event	忽略自定义事件。
ignore_llm	是否忽略LLM回调。
ignore_retriever	是否忽略检索器回调。
ignore_retry	是否忽略重试回调。
log_missing_parent
raise_error	如果发生异常，是否引发错误。
run_inline	是否内联运行回调。

方法

__init__([run_args, io_serializer])	初始化WandbTracer。
finish()	等待所有异步进程完成并上传数据。
on_agent_action(action, *, run_id[, ...])	在代理操作时运行。
on_agent_finish(finish, *, run_id[, ...])	在代理结束时运行。
on_chain_end(outputs, *, run_id[, inputs])	结束链运行的跟踪。
on_chain_error(error, *[, inputs])	处理链运行中的错误。
on_chain_start(serialized, inputs, *, run_id)	开始一个链运行的跟踪。
on_chat_model_start(serialized, messages, *, ...)	开始一个LLM运行的跟踪。
on_custom_event(name, data, *, run_id[, ...])	重写以定义自定义事件的处理程序。
on_llm_end(response, *, run_id, **kwargs)	结束一个LLM运行的追踪。
on_llm_error(error, *, run_id, **kwargs)	处理LLM运行中的错误。
on_llm_new_token(token, *[, chunk, ...])	在新的LLM令牌上运行。
on_llm_start(serialized, prompts, *, run_id)	开始一个LLM运行的追踪。
on_retriever_end(documents, *, run_id, **kwargs)	当检索器结束运行时执行。
on_retriever_error(error, *, run_id, **kwargs)	当Retriever出错时运行。
on_retriever_start(serialized, query, *, run_id)	当检索器开始运行时执行。
on_retry(retry_state, *, run_id, **kwargs)	在重试时运行。
on_text(text, *, run_id[, parent_run_id])	在任意文本上运行。
on_tool_end(output, *, run_id, **kwargs)	结束工具运行的跟踪。
on_tool_error(error, *, run_id, **kwargs)	处理工具运行中的错误。
on_tool_start(serialized, input_str, *, run_id)	开始一个工具运行的跟踪。
process_model_dict(run)	用于处理 wandb model_dict 序列化的实用工具。

__init__(run_args: ~langchain_community.callbacks.tracers.wandb.WandbRunArgs | None = None, io_serializer: ~typing.Callable = <function _serialize_io>, **kwargs: ~typing.Any) → None

初始化 WandbTracer。

Parameters:

• run_args (WandbRunArgs | None) – (字典, 可选) 传递给 wandb.init() 的参数。如果未提供，wandb.init() 将不带参数调用。请参考 wandb.init 获取更多详细信息。

• io_serializer (Callable) – 可调用对象 一个函数，用于序列化运行的输入和输出以存储在wandb中。默认为“_serialize_io”

• kwargs (Any)

Return type:

无

要使用W&B监控所有LangChain活动，可以像添加其他LangChain回调一样添加此追踪器： ``` from wandb.integration.langchain import WandbTracer

tracer = WandbTracer() chain = LLMChain(llm, callbacks=[tracer]) # …笔记本 / 脚本结束: tracer.finish() ```

finish() → None

等待所有异步进程完成并上传数据。

wandb.finish()的代理。

Return type:

无

on_agent_action(action: AgentAction, *, run_id: UUID, parent_run_id: UUID | None = None, **kwargs: Any) → Any

在代理操作上运行。

Parameters:

• action (AgentAction) – 代理动作。

• run_id (UUID) – 运行ID。这是当前运行的ID。

• parent_run_id (UUID) – 父运行ID。这是父运行的ID。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Return type:

任何

on_agent_finish(finish: AgentFinish, *, run_id: UUID, parent_run_id: UUID | None = None, **kwargs: Any) → Any

在代理端运行。

Parameters:

• finish (AgentFinish) – 代理完成。

• run_id (UUID) – 运行ID。这是当前运行的ID。

• parent_run_id (UUID) – 父运行ID。这是父运行的ID。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Return type:

任何

on_chain_end(outputs: dict[str, Any], *, run_id: UUID, inputs: dict[str, Any] | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

结束链式运行的跟踪。

Parameters:

• outputs (dict[str, Any]) – 链的输出。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• inputs (dict[str, Any] | None) – 链的输入。默认为 None。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_chain_error(error: BaseException, *, inputs: dict[str, Any] | None = None, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

处理链式运行中的错误。

Parameters:

• error (BaseException) – 错误。

• inputs (dict[str, Any] | None) – 链的输入。默认为 None。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_chain_start(serialized: dict[str, Any], inputs: dict[str, Any], *, run_id: UUID, tags: list[str] | None = None, parent_run_id: UUID | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, run_type: str | None = None, name: str | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

开始链式运行的跟踪。

Parameters:

• serialized (dict[str, Any]) – 序列化的链。

• inputs (dict[str, Any]) – 链的输入。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• tags (list[str] | None) – 运行的标签。默认为 None。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 运行的元数据。默认为 None。

• run_type (str | None) – 运行的类型。默认为 None。

• name (str | None) – 运行的名称。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_chat_model_start(serialized: dict[str, Any], messages: list[list[BaseMessage]], *, run_id: UUID, tags: list[str] | None = None, parent_run_id: UUID | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, name: str | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

启动一个LLM运行的跟踪。

Parameters:

• serialized (dict[str, Any]) – 序列化的模型。

• messages (list[list[BaseMessage]]) – 用于启动聊天的消息。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• tags (list[str] | None) – 运行的标签。默认为 None。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 运行的元数据。默认为 None。

• name (str | None) – 运行的名称。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_custom_event(name: str, data: Any, *, run_id: UUID, tags: list[str] | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, **kwargs: Any) → Any

重写以定义自定义事件的处理程序。

Parameters:

• name (str) – 自定义事件的名称。

• data (Any) – 自定义事件的数据。格式将与用户指定的格式匹配。

• run_id (UUID) – 运行的ID。

• tags (list[str] | None) – 与自定义事件关联的标签（包括继承的标签）。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 与自定义事件关联的元数据 （包括继承的元数据）。

• kwargs (Any)

Return type:

任何

在版本0.2.15中添加。

on_llm_end(response: LLMResult, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

结束一个LLM运行的跟踪。

Parameters:

• response (LLMResult) – 响应。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_llm_error(error: BaseException, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

处理LLM运行中的错误。

Parameters:

• error (BaseException) – 错误。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_llm_new_token(token: str, *, chunk: GenerationChunk | ChatGenerationChunk | None = None, run_id: UUID, parent_run_id: UUID | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

在新的LLM令牌上运行。仅在启用流式传输时可用。

Parameters:

• token (str) – 令牌。

• chunk (GenerationChunk | ChatGenerationChunk | None) – 块。默认为 None。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_llm_start(serialized: dict[str, Any], prompts: list[str], *, run_id: UUID, tags: list[str] | None = None, parent_run_id: UUID | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, name: str | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

启动一个LLM运行的跟踪。

Parameters:

• serialized (dict[str, Any]) – 序列化的模型。

• prompts (list[str]) – 用于启动LLM的提示。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• tags (list[str] | None) – 运行的标签。默认为 None。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 运行的元数据。默认为 None。

• name (str | None) – 运行的名称。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_retriever_end(documents: Sequence[Document], *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → Run

当Retriever结束运行时运行。

Parameters:

• documents (Sequence[Document]) – 文档。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行

on_retriever_error(error: BaseException, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

当Retriever出错时运行。

Parameters:

• error (BaseException) – 错误。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_retriever_start(serialized: dict[str, Any], query: str, *, run_id: UUID, parent_run_id: UUID | None = None, tags: list[str] | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, name: str | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

当Retriever开始运行时执行。

Parameters:

• serialized (dict[str, Any]) – 序列化的检索器。

• query (str) – 查询。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• tags (list[str] | None) – 运行的标签。默认为 None。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 运行的元数据。默认为 None。

• name (str | None) – 运行的名称。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_retry(retry_state: RetryCallState, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

在重试时运行。

Parameters:

• retry_state (RetryCallState) – 重试状态。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_text(text: str, *, run_id: UUID, parent_run_id: UUID | None = None, **kwargs: Any) → Any

在任意文本上运行。

Parameters:

• 文本 (str) – 文本内容。

• run_id (UUID) – 运行ID。这是当前运行的ID。

• parent_run_id (UUID) – 父运行ID。这是父运行的ID。

• kwargs (Any) – 额外的关键字参数。

Return type:

任何

on_tool_end(output: Any, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

结束工具运行的跟踪。

Parameters:

• output (Any) – 工具的输出。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_tool_error(error: BaseException, *, run_id: UUID, **kwargs: Any) → RunTree

处理工具运行时的错误。

Parameters:

• error (BaseException) – 错误。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

on_tool_start(serialized: dict[str, Any], input_str: str, *, run_id: UUID, tags: list[str] | None = None, parent_run_id: UUID | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None, name: str | None = None, inputs: dict[str, Any] | None = None, **kwargs: Any) → RunTree

开始跟踪工具运行。

Parameters:

• serialized (dict[str, Any]) – 序列化的工具。

• input_str (str) – 输入字符串。

• run_id (UUID) – 运行ID。

• tags (list[str] | None) – 运行的标签。默认为 None。

• parent_run_id (UUID | None) – 父运行ID。默认为None。

• metadata (dict[str, Any] | None) – 运行的元数据。默认为 None。

• name (str | None) – 运行的名称。

• inputs (dict[str, Any] | None) – 工具的输入。

• kwargs (Any) – 额外的参数。

Returns:

运行。

Return type:

运行树

process_model_dict(run: RunTree) → Dict[str, Any] | None

用于处理wandb模型字典序列化的实用程序。 :param run: 要处理的运行。 :return: 转换后的模型字典以传递给WBTraceTree。

Parameters:

运行 (运行树)

Return type:

Dict[str, Any] | 无