promptflow.tracing 模块#

class promptflow.tracing.ThreadPoolExecutorWithContext(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())#

基础类: ThreadPoolExecutor

promptflow.tracing.start_trace(*, resource_attributes: Optional[dict] = None, collection: Optional[str] = None, **kwargs)#

Promptflow 仪表化。

Parameters:

  • resource_attributes (可选[字典]) – 指定当前进程的资源属性。

  • collection (可选[str]) – 指定当前跟踪的集合。

promptflow.tracing.trace(func: Optional[Callable] = None) → Callable#

一个装饰器，用于向函数添加跟踪。

当一个函数被这个装饰器包裹时，函数名称、输入、输出、开始时间、结束时间和错误（如果有的话）将被记录下来。

它可以用于同步和异步函数。 对于同步函数，它将返回一个同步函数。 对于异步函数，它将返回一个异步函数。

Parameters:

func (Callable) – 要跟踪的函数。

Returns:

启用了跟踪的包装函数。

Return type:

可调用的

Examples:

同步函数用法：

@trace
def greetings(user_id):
    name = get_name(user_id)
    return f"Hello, {name}"

异步函数用法：

@trace
async def greetings_async(user_id):
    name = await get_name_async(user_id)
    return f"Hello, {name}"

子包#