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# Media
Weave는 비디오, 이미지 및 오디오의 로깅과 표시를 지원합니다.
## 비디오
Weave는 자동으로 [`moviepy`](https://zulko.github.io/moviepy/)를 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 지원](../tracking/video)을 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")
```
```typescript
import {OpenAI} from 'openai';
import * as weave from 'weave';
async function main() {
const client = await weave.init('image-example');
const openai = new OpenAI();
const generateImage = weave.op(async (prompt: string) => {
const response = await openai.images.generate({
model: 'dall-e-3',
prompt: prompt,
size: '1024x1024',
quality: 'standard',
n: 1,
});
const imageUrl = response.data[0].url;
const imgResponse = await fetch(imageUrl);
const data = Buffer.from(await imgResponse.arrayBuffer());
return weave.weaveImage({data});
});
generateImage('a cat with a pumpkin hat');
}
main();
```
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_output`를 `@weave.op`에서 사용하여 이미지 크기를 조정할 수 있습니다.
```python
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?")
```
```typescript
import {OpenAI} from 'openai';
import * as weave from 'weave';
async function main() {
await weave.init('audio-example');
const openai = new OpenAI();
const makeAudioFileStreaming = weave.op(async function audio(text: string) {
const response = await openai.audio.speech.create({
model: 'tts-1',
voice: 'alloy',
input: text,
response_format: 'wav',
});
const chunks: Uint8Array[] = [];
for await (const chunk of response.body) {
chunks.push(chunk);
}
return weave.weaveAudio({data: Buffer.concat(chunks)});
});
await makeAudioFileStreaming('Hello, how are you?');
}
main();
```
이 오디오는 Weave에 로깅되어 오디오 플레이어와 함께 UI에 자동으로 표시됩니다. 오디오 플레이어에서 원시 오디오 파형을 보고 다운로드할 수 있습니다.
우리의 [오디오 로깅](/ko/cookbooks/audio_with_weave) 또는 
Colab에서 열기