Media

Weave는 비디오, 이미지 및 오디오의 로깅과 표시를 지원합니다.

비디오

Weave는 자동으로 moviepy를 사용하여 비디오를 로깅합니다. 이를 통해 추적된 함수에 비디오 입력과 출력을 전달할 수 있으며, Weave가 자동으로 비디오 데이터의 업로드와 저장을 처리합니다.

비디오 지원은 현재 Python에서만 사용 가능합니다.

사용 정보는 비디오 지원을 참조하세요.

이미지

로깅 유형: PIL.Image.Image.

Base64로 인코딩된 이미지 문자열(예: data:image/jpeg;base64,...)은 기술적으로 지원되지만 권장되지 않습니다. 성능 문제를 일으킬 수 있으므로 절대적으로 필요한 경우(예: 특정 API와의 통합)에만 사용해야 합니다.

다음 예제는 OpenAI DALL-E API를 통해 생성된 이미지를 로깅하는 방법을 보여줍니다:

Python

import weave
from openai import OpenAI
import requests
from PIL import Image

weave.init('image-example')
client = OpenAI()

@weave.op
def generate_image(prompt: str) -> Image:
    response = client.images.generate(
        model="dall-e-3",
        prompt=prompt,
        size="1024x1024",
        quality="standard",
        n=1,
    )
    image_url = response.data[0].url
    image_response = requests.get(image_url, stream=True)
    image = Image.open(image_response.raw)

    # return a PIL.Image.Image object to be logged as an image
    return image

generate_image("a cat with a pumpkin hat")

이 이미지는 Weave에 로깅되어 UI에 자동으로 표시됩니다.

로깅 전 큰 이미지 크기 조정

UI 렌더링 비용과 저장 공간 영향을 줄이기 위해 로깅 전에 이미지 크기를 조정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. postprocess_output를 @weave.op에서 사용하여 이미지 크기를 조정할 수 있습니다.

from dataclasses import dataclass
from typing import Any
from PIL import Image
import weave

weave.init('image-resize-example')

# Custom output type
@dataclass
class ImageResult:
    label: str
    image: Image.Image

# Resize helper
def resize_image(image: Image.Image, max_size=(512, 512)) -> Image.Image:
    image = image.copy()
    image.thumbnail(max_size, Image.ANTIALIAS)
    return image

# Postprocess output to resize image before logging
def postprocess_output(output: ImageResult) -> ImageResult:
    resized = resize_image(output.image)
    return ImageResult(label=output.label, image=resized)

@weave.op(postprocess_output=postprocess_output)
def generate_large_image() -> ImageResult:
    # Create an example image to process (e.g., 2000x2000 red square)
    img = Image.new("RGB", (2000, 2000), color="red")
    return ImageResult(label="big red square", image=img)

generate_large_image()

오디오

로깅 유형: wave.Wave_read.

다음 예제는 OpenAI의 음성 생성 API를 사용하여 오디오 파일을 로깅하는 방법을 보여줍니다.

Python

import weave
from openai import OpenAI
import wave

weave.init("audio-example")
client = OpenAI()

@weave.op
def make_audio_file_streaming(text: str) -> wave.Wave_read:
    with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
        model="tts-1",
        voice="alloy",
        input=text,
        response_format="wav",
    ) as res:
        res.stream_to_file("output.wav")

    # return a wave.Wave_read object to be logged as audio
    return wave.open("output.wav")

make_audio_file_streaming("Hello, how are you?")

이 오디오는 Weave에 로깅되어 오디오 플레이어와 함께 UI에 자동으로 표시됩니다. 오디오 플레이어에서 원시 오디오 파형을 보고 다운로드할 수 있습니다.

우리의 오디오 로깅 또는