Quickstart

新しいW&B Inferenceサービスを無料でお試しください。APIとWeave Playgroundを通じてAIモデルにアクセスできます。

• 開発者ドキュメント
• 製品ページ

最初の呼び出しを追跡するには、次の手順に従ってください。また、

​

1. WeaveをインストールしてAPIキーを取得する

weaveをインストールする

まず、weaveライブラリをインストールします：

Python

pip install weave

APIキーを取得する

https://wandb.aiでW&Bアカウントを作成します。次にhttps://wandb.ai/authorizeからAPIキーをコピーします。

​

2. 新しいプロジェクトにトレースをログに記録する

最初のプロジェクトを追跡するには、次の手順に従ってください：

• weaveライブラリをインポートする
• weave.init('project-name')を呼び出して追跡を開始する
  • まだログインしていない場合、システムはAPIキーを要求します
  • チームにログを記録するには、team-name/project-name
  • WANDB_API_KEY環境変数を設定してログインプロンプトをスキップする
• @weave.op()を追跡したい関数に追加する

この例ではOpenAIを使用しています。OpenAIのAPI keyが必要です。

Python

import weave
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Weave tracks the inputs, outputs and code of this function
@weave.op()
def extract_dinos(sentence):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": """Extract dinosaurs from the text. Return JSON with:
- dinosaurs: list of dinosaurs
- name: scientific name  
- common_name: nickname
- diet: herbivore or carnivore."""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": sentence
            }
        ],
        response_format={ "type": "json_object" }
    )
    return response.choices[0].message.content


# Start the weave project
weave.init('jurassic-park')

sentence = """I saw a T. rex chase a Triceratops. 
The T. rex eats meat. The Triceratops eats plants.
A Brachiosaurus ate leaves from tall trees nearby."""

result = extract_dinos(sentence)
print(result)

extract_dinosを呼び出すと、Weaveはトレースを表示するためのリンクを表示します。

​

3. 自動AIライブラリログ記録

Weaveは多くのAIサービスへの呼び出しを追跡します：

• OpenAI
• Anthropic
• その他多くのAIライブラリ

Weaveは以下をログに記録します：

• AIモデル情報
• トークン使用量
• コスト

他のAIツールを追跡するには、@weave.op()でラップします。

​

4. プロジェクト内のトレースを確認する

素晴らしい。これでWeaveは関数を呼び出すたびにデータをキャプチャします。コードの変更も追跡します。

​

次のステップ

• データフローの追跡方法を学ぶ
• トレーシングについての詳細を読んでWeaveの仕組みを理解する
• インテグレーションをチェックしてすべてのAIプロバイダーを確認する
• Playgroundを試して異なるモデルをテストする