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# Quickstart

<Info>
  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](./guides/integrations/inference)
  * [製品ページ](https://wandb.ai/site/inference)
</Info>

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、<a className="inline-flex items-center" target="_blank" href="http://wandb.me/weave_colab"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab" /></a>

## 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：

<CodeGroup>
  ```bash Python
  pip install weave
  ```

  ```bash TypeScript
  pnpm install weave
  ```
</CodeGroup>

**APIキーを取得する**

[https://wandb.ai](https://wandb.ai)でW\&Bアカウントを作成します。次に[https://wandb.ai/authorize](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](https://platform.openai.com/docs/quickstart/step-2-setup-your-api-key)が必要です。*

<CodeGroup>
  ```python 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)
  ```

  ```typescript TypeScript
  import OpenAI from 'openai';
  import * as weave from 'weave';

  const openai = new OpenAI();

  async function extractDinos(input) {
    const response = await openai.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o',
      messages: [
        {
          role: 'user',
          content: `Extract dinosaurs from this text. Return JSON with name, common_name, and diet: ${input}`,
        },
      ],
    });
    return response.choices[0].message.content;
  }

  const extractDinosOp = weave.op(extractDinos);

  async function main() {
    await weave.init('examples');
    const result = await extractDinosOp(
      '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.'
    );
    console.log(result);
  }

  main();
  ```
</CodeGroup>

`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](./guides/integrations/index)

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。

![Weave Trace Outputs 1](https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/wb-21fd5541-feature-automate-reference-docs-generation/ja/images/tutorial_trace_1.png)

## 次のステップ

* [データフローの追跡](./tutorial-tracing_2)方法を学ぶ
* [トレーシング](./guides/tracking/tracing)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](./guides/integrations/index)をチェックしてすべてのAIプロバイダーを確認する
* [Playground](./guides/tools/playground)を試して異なるモデルをテストする