promptflow.tracing 模块#

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

基类：ThreadPoolExecutor

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

Promptflow 检测。

参数:

  • resource_attributes (可选[dict]) – 为当前进程指定资源属性。

  • collection (可选[str]) – 为当前跟踪指定集合。

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

用于向函数添加跟踪的装饰器。

当函数被此装饰器包装时，将记录函数名称、输入、输出、开始时间、结束时间以及错误（如果有）。

它可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。

参数:

func (Callable) – 要跟踪的函数。

返回:

已启用跟踪的包装函数。

返回类型:

可调用

示例:

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#