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Documentation Index

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Open In Colab Weave は、 weave.init() を呼び出した後、 LiteLLM を介して行われる LLM 呼び出しを自動的に追跡し、 ログ を記録します。

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Traces

開発中および プロダクション の両方において、 LLM アプリケーション の トレース を中央の データベース に保存することは重要です。 これらの トレース は、 デバッグ や、 アプリケーション を改善するための データセット として活用できます。
注意: LiteLLM を使用する場合、 from litellm import completion ではなく、 import litellm を使用して ライブラリ をインポートし、 litellm.completion で補完機能を呼び出すようにしてください。 これにより、 すべての関数と パラメータ が正しく参照されます。
Weave は LiteLLM の トレース を自動的に取得します。 通常通り ライブラリ を使用できます。 まずは weave.init() を呼び出すことから始めましょう： 
import litellm
import weave

# Weaveを初期化
weave.init("weave_litellm_integration")

openai_response = litellm.completion(
    model="gpt-3.5-turbo", 
    messages=[{"role": "user", "content": "Translate 'Hello, how are you?' to French"}],
    max_tokens=1024
)
print(openai_response.choices[0].message.content)

claude_response = litellm.completion(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620", 
    messages=[{"role": "user", "content": "Translate 'Hello, how are you?' to French"}],
    max_tokens=1024
)
print(claude_response.choices[0].message.content)
これで Weave は、 LiteLLM を通じて行われるすべての LLM 呼び出しを追跡し、 ログ に記録します。 Weave のウェブインターフェースで トレース を確認できます。

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独自の op でラップする

Weave の op を使用すると、 実験 に伴い コード を自動的に バージョン管理 し、 入出力を取得することで、 結果 の再現性を高めることができます。 @weave.op() デコレータを付けた関数を作成し、 その中で LiteLLM の completion 関数を呼び出すだけで、 Weave が入出力を追跡します。 以下に例を示します： 
import litellm
import weave

weave.init("weave_litellm_integration")

@weave.op()
def translate(text: str, target_language: str, model: str) -> str:
    # LiteLLMを呼び出すopを作成
    response = litellm.completion(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": f"Translate '{text}' to {target_language}"}],
        max_tokens=1024
    )
    return response.choices[0].message.content

print(translate("Hello, how are you?", "French", "gpt-3.5-turbo"))
print(translate("Hello, how are you?", "Spanish", "claude-3-5-sonnet-20240620"))

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実験を容易にするための Model の作成

多くの要素が動的に変化する状況では、 実験 の整理が難しくなります。 Model クラスを使用すると、 システムプロンプトや使用している モデル などの アプリケーション の 実験 詳細を取得し、 整理することができます。 これにより、 アプリケーション の異なる反復（イテレーション）の整理や比較が容易になります。 コード の バージョン管理 や入出力の取得に加えて、 Models は アプリケーション の 振る舞い を制御する構造化された パラメータ を取得するため、 どの パラメータ が最適であったかを簡単に見つけ出すことができます。 また、 Weave の Models は serve や Evaluations と併用することも可能です。 以下の例では、 異なる モデル や temperature（温度）を試すことができます： 
import litellm
import weave

weave.init('weave_litellm_integration')

class TranslatorModel(weave.Model):
    model: str
    temperature: float
  
    @weave.op()
    def predict(self, text: str, target_language: str):
        response = litellm.completion(
            model=self.model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": f"You are a translator. Translate the given text to {target_language}."},
                {"role": "user", "content": text}
            ],
            max_tokens=1024,
            temperature=self.temperature
        )
        return response.choices[0].message.content

# 異なるモデルでインスタンスを作成
gpt_translator = TranslatorModel(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
claude_translator = TranslatorModel(model="claude-3-5-sonnet-20240620", temperature=0.1)

# 翻訳に異なるモデルを使用
english_text = "Hello, how are you today?"

print("GPT-3.5 Translation to French:")
print(gpt_translator.predict(english_text, "French"))

print("\nClaude-3.5 Sonnet Translation to Spanish:")
print(claude_translator.predict(english_text, "Spanish"))

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関数呼び出し (Function Calling)

LiteLLM は、 対応している モデル で関数呼び出しをサポートしています。 Weave はこれらの関数呼び出しを自動的に追跡します。 
import litellm
import weave

weave.init("weave_litellm_integration")

response = litellm.completion(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Translate 'Hello, how are you?' to French"}],
    functions=[
        {
            "name": "translate",
            "description": "Translate text to a specified language",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "text": {
                        "type": "string",
                        "description": "The text to translate",
                    },
                    "target_language": {
                        "type": "string",
                        "description": "The language to translate to",
                    }
                },
                "required": ["text", "target_language"],
            },
        },
    ],
)

print(response)
プロンプトで使用された関数を自動的に取得し、 それらを バージョン管理 された状態で保持します。 litellm.gif