평가 만들기 - Weights & Biases Documentation

이 튜토리얼에서는 Weave에서 엔드투엔드 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 LLM 애플리케이션을 반복적으로 개선하는 과정에서 품질을 측정하고 추적할 수 있습니다. 평가는 일관된 예시 세트를 기준으로 변경 사항을 비교하고, 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 회귀를 감지하는 데 도움이 됩니다. 이 튜토리얼은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하며, 이를 반복적으로 테스트할 수 있는 재현 가능한 방법을 원하는 개발자를 대상으로 합니다. Weave는 Model 및 평가 클래스를 통해 평가 추적을 기본적으로 지원합니다. API는 전제를 최소화하도록 설계되어 있어 다양한 사용 사례에 적합합니다.

학습할 내용

이 가이드에서는 다음을 수행하는 방법을 알아봅니다.

Model을 설정합니다.
LLM의 응답을 테스트할 데이터셋을 만듭니다.
모델 출력을 예상 출력과 비교하는 점수화 함수를 정의합니다.
점수화 함수와 추가 기본 제공 Scorer를 사용해 데이터셋으로 모델을 테스트하는 평가를 실행합니다.
Weave UI에서 평가 결과를 확인합니다.

이 가이드를 마치면 예시 모델을 데이터셋으로 평가하고 결과를 Weave에 기록하는 작동하는 평가 파이프라인을 갖추게 됩니다.

사전 요구 사항

W&B 계정
Python 3.10+ 또는 Node.js 18+
필수 패키지가 설치되어 있어야 합니다:
- Python: pip install weave openai
- TypeScript: npm install weave openai
OpenAI API 키를 환경 변수로 설정해야 합니다.

필요한 라이브러리와 함수를 임포트하기

다음 라이브러리를 스크립트에 임포트합니다.

Python
TypeScript

import json
import openai
import asyncio
import weave
from weave.scorers import MultiTaskBinaryClassificationF1

import * as weave from 'weave';
import OpenAI from 'openai';

`Model` 구축하기

라이브러리를 준비했으면, 다음 단계는 평가할 모델을 정의하는 것입니다. Weave에서 Models는 객체이며, 모델 또는 에이전트의 동작(로직, prompt, parameters)과 버전 관리되는 메타데이터(parameters, 코드, 마이크로 설정)를 함께 캡처하므로 안정적으로 추적, 비교, 평가하고 반복적으로 개선할 수 있습니다. Model을 인스턴스화하면 Weave가 해당 설정과 동작을 자동으로 캡처하고, 변경이 발생하면 버전을 업데이트합니다. 따라서 반복적으로 개선하는 과정에서 시간에 따른 성능 변화를 추적할 수 있습니다. Model을 선언하려면 Model을 서브클래싱하고, 하나의 예시를 입력받아 응답을 반환하는 predict 함수를 구현하세요. 다음 예시 모델은 OpenAI를 사용해 입력 문장에서 외계 과일의 이름, 색상, 맛을 추출합니다.

Python
TypeScript

class ExtractFruitsModel(weave.Model):
    model_name: str
    prompt_template: str

    @weave.op()
    async def predict(self, sentence: str) -> dict:
        client = openai.AsyncClient()

        response = await client.chat.completions.create(
            model=self.model_name,
            messages=[
                {"role": "user", "content": self.prompt_template.format(sentence=sentence)}
            ],
        )
        result = response.choices[0].message.content
        if result is None:
            raise ValueError("No response from model")
        parsed = json.loads(result)
        return parsed

// 참고: TypeScript에서는 아직 weave.Model이 지원되지 않습니다.
// 대신 모델과 유사한 함수를 weave.op로 래핑하세요

import * as weave from 'weave';
import OpenAI from 'openai';

const openaiClient = new OpenAI();

const model = weave.op(async function myModel({datasetRow}) {
  const prompt = `Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor") from the following text, as json: ${datasetRow.sentence}`;
  const response = await openaiClient.chat.completions.create({
    model: 'gpt-3.5-turbo',
    messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    response_format: { type: 'json_object' }
  });
  return JSON.parse(response.choices[0].message.content);
});

ExtractFruitsModel 클래스는 Weave가 인스턴스화된 객체를 추적할 수 있도록 weave.Model을 상속합니다. @weave.op는 predict 함수를 데코레이트하여 입력과 출력을 추적합니다. 다음과 같이 Model 객체를 인스턴스화할 수 있습니다.

Python
TypeScript

# 팀과 프로젝트 이름을 설정하세요
weave.init('[YOUR-TEAM]/eval_pipeline_quickstart')

model = ExtractFruitsModel(
    model_name='gpt-3.5-turbo-1106',
    prompt_template='Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor": <str>) from the following text, as json: {sentence}'
)

sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy."

print(asyncio.run(model.predict(sentence)))
# Jupyter Notebook에서는 다음을 실행하세요:
# await model.predict(sentence)

await weave.init('eval_pipeline_quickstart');

const sentence = "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.";

const result = await model({ datasetRow: { sentence } });

console.log(result);

데이터셋 만들기

Model을 정의했으면, 이제 이를 평가할 데이터셋이 필요합니다. Dataset은 Weave 객체로 저장된 예시 모음입니다. 데이터셋을 Weave에 게시하면 버전이 지정되며 여러 평가 run에서 재사용할 수 있습니다. 다음 예제 데이터셋은 세 개의 입력 예시 문장과 해당 정답(labels)을 정의한 뒤, 스코어링 함수s가 읽을 수 있는 JSON 테이블 형식으로 구성합니다. 이 예시에서는 코드에서 예시 목록을 만들지만, 실행 중인 애플리케이션에서 예시를 하나씩 로깅할 수도 있습니다.

Python
TypeScript

sentences = ["There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.",
"Pounits are a bright green color and are more savory than sweet.",
"Finally, there are fruits called glowls, which have a very sour and bitter taste which is acidic and caustic, and a pale orange tinge to them."]
labels = [
    {'fruit': 'neoskizzles', 'color': 'purple', 'flavor': 'candy'},
    {'fruit': 'pounits', 'color': 'bright green', 'flavor': 'savory'},
    {'fruit': 'glowls', 'color': 'pale orange', 'flavor': 'sour and bitter'}
]
examples = [
    {'id': '0', 'sentence': sentences[0], 'target': labels[0]},
    {'id': '1', 'sentence': sentences[1], 'target': labels[1]},
    {'id': '2', 'sentence': sentences[2], 'target': labels[2]}
]

const sentences = [
  "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.",
  "Pounits are a bright green color and are more savory than sweet.",
  "Finally, there are fruits called glowls, which have a very sour and bitter taste which is acidic and caustic, and a pale orange tinge to them."
];
const labels = [
  { fruit: 'neoskizzles', color: 'purple', flavor: 'candy' },
  { fruit: 'pounits', color: 'bright green', flavor: 'savory' },
  { fruit: 'glowls', color: 'pale orange', flavor: 'sour and bitter' }
];
const examples = sentences.map((sentence, i) => ({
  id: i.toString(),
  sentence,
  target: labels[i]
}));

그런 다음 weave.Dataset() 클래스를 사용해 데이터셋을 만들고 게시합니다.

Python
TypeScript

weave.init('eval_pipeline_quickstart')
dataset = weave.Dataset(name='fruits', rows=examples)
weave.publish(dataset)

import * as weave from 'weave';
await weave.init('eval_pipeline_quickstart');
const dataset = new weave.Dataset({
  name: 'fruits',
  rows: examples
});
await dataset.save();

맞춤형 점수화 함수 정의하기

이제 모델과 데이터셋이 있으므로, 각 예시에서 모델이 얼마나 잘 수행하는지 측정할 방법이 필요합니다. 점수화 함수는 모델의 output을 예상 target과 비교하고 평가에서 보고할 메트릭을 생성합니다. Weave 평가를 사용할 때 Weave는 output과 비교할 target이 있어야 합니다. 다음 점수화 함수는 두 개의 딕셔너리(target 및 output)를 받아, output이 target과 일치하는지를 나타내는 불리언 값 딕셔너리를 반환합니다. @weave.op() 데코레이터를 사용하면 Weave가 점수화 함수의 실행을 추적할 수 있습니다.

Python
TypeScript

@weave.op()
def fruit_name_score(target: dict, output: dict) -> dict:
    return {'correct': target['fruit'] == output['fruit']}

import * as weave from 'weave';

const fruitNameScorer = weave.op(
  function fruitNameScore({target, output}) {
    return { correct: target.fruit === output.fruit };
  }
);

직접 점수화 함수를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 Scorer 가이드를 참조하세요. 일부 애플리케이션에서는 맞춤형 Scorer 클래스를 만들고 싶을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 매개변수(예: 채팅 모델 또는 프롬프트), 특정 행 스코어링, 집계 점수 계산을 포함하는 표준화된 LLMJudge 클래스를 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 RAG 애플리케이션의 모델 기반 평가에서 Scorer 클래스를 정의하는 튜토리얼을 참조하세요.

기본 제공 Scorer를 사용해 평가 실행하기

모델, 데이터셋, 맞춤형 Scorer가 준비되었으면, 이제 모든 요소를 연결해 평가 run으로 구성할 수 있습니다. 맞춤형 점수화 함수와 함께 Weave의 기본 제공 Scorer도 사용할 수 있습니다. 다음 평가에서 weave.Evaluation()은 이전 섹션에서 정의한 fruit_name_score 점수화 함수와 F1 점수를 계산하는 기본 제공 MultiTaskBinaryClassificationF1 Scorer를 사용합니다. 다음 예제에서는 두 함수로 점수를 계산해 fruits 데이터셋에서 ExtractFruitsModel을 평가하고, 결과를 Weave에 기록합니다.

Python
TypeScript

weave.init('eval_pipeline_quickstart')

evaluation = weave.Evaluation(
    name='fruit_eval',
    dataset=dataset, 
    scorers=[
        MultiTaskBinaryClassificationF1(class_names=["fruit", "color", "flavor"]), 
        fruit_name_score
    ],
)
print(asyncio.run(evaluation.evaluate(model)))
# Jupyter Notebook에서 실행 중이라면 다음을 실행하세요:
# await evaluation.evaluate(model)

import * as weave from 'weave';

await weave.init('eval_pipeline_quickstart');

const evaluation = new weave.Evaluation({
  name: 'fruit_eval',
  dataset: dataset,
  scorers: [fruitNameScorer],
});
const results = await evaluation.evaluate(model);
console.log(results);

Python 스크립트에서 실행하는 경우 asyncio.run을 사용해야 합니다. 하지만 Jupyter Notebook에서 실행하는 경우에는 await를 직접 사용할 수 있습니다.

전체 예제

단일 스크립트로 전체 평가 파이프라인 실행:

Python
TypeScript

import json
import asyncio
import openai
import weave
from weave.scorers import MultiTaskBinaryClassificationF1

# Weave 초기화 (한 번만)
weave.init('eval_pipeline_quickstart')

# 1. 모델 정의
class ExtractFruitsModel(weave.Model):
    model_name: str
    prompt_template: str

    @weave.op()
    async def predict(self, sentence: str) -> dict:
        client = openai.AsyncClient()
        response = await client.chat.completions.create(
            model=self.model_name,
            messages=[{"role": "user", "content": self.prompt_template.format(sentence=sentence)}],
        )
        result = response.choices[0].message.content
        if result is None:
            raise ValueError("No response from model")
        return json.loads(result)

# 2. 모델 인스턴스화
model = ExtractFruitsModel(
    model_name='gpt-3.5-turbo-1106',
    prompt_template='Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor": <str>) from the following text, as json: {sentence}'
)

# 3. 데이터셋 생성
sentences = ["There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.",
"Pounits are a bright green color and are more savory than sweet.",
"Finally, there are fruits called glowls, which have a very sour and bitter taste which is acidic and caustic, and a pale orange tinge to them."]
labels = [
    {'fruit': 'neoskizzles', 'color': 'purple', 'flavor': 'candy'},
    {'fruit': 'pounits', 'color': 'bright green', 'flavor': 'savory'},
    {'fruit': 'glowls', 'color': 'pale orange', 'flavor': 'sour and bitter'}
]
examples = [
    {'id': '0', 'sentence': sentences[0], 'target': labels[0]},
    {'id': '1', 'sentence': sentences[1], 'target': labels[1]},
    {'id': '2', 'sentence': sentences[2], 'target': labels[2]}
]

dataset = weave.Dataset(name='fruits', rows=examples)
weave.publish(dataset)

# 4. 점수화 함수 정의
@weave.op()
def fruit_name_score(target: dict, output: dict) -> dict:
    return {'correct': target['fruit'] == output['fruit']}

# 5. 평가 실행
evaluation = weave.Evaluation(
    name='fruit_eval',
    dataset=dataset,
    scorers=[
        MultiTaskBinaryClassificationF1(class_names=["fruit", "color", "flavor"]),
        fruit_name_score
    ],
)
print(asyncio.run(evaluation.evaluate(model)))

import * as weave from 'weave';
import OpenAI from 'openai';

// Weave를 한 번 초기화합니다
await weave.init('eval_pipeline_quickstart');

// 1. 모델 정의
// 참고: weave.Model은 아직 TypeScript에서 지원되지 않습니다.
// 대신, 모델과 유사한 함수를 weave.op으로 래핑하세요
const openaiClient = new OpenAI();

const model = weave.op(async function myModel({datasetRow}) {
  const prompt = `Extract fields ("fruit": <str>, "color": <str>, "flavor": <str>) from the following text, as json: ${datasetRow.sentence}`;
  const response = await openaiClient.chat.completions.create({
    model: 'gpt-3.5-turbo',
    messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    response_format: { type: 'json_object' }
  });
  return JSON.parse(response.choices[0].message.content);
});

// 2. 데이터셋 생성
const sentences = [
  "There are many fruits that were found on the recently discovered planet Goocrux. There are neoskizzles that grow there, which are purple and taste like candy.",
  "Pounits are a bright green color and are more savory than sweet.",
  "Finally, there are fruits called glowls, which have a very sour and bitter taste which is acidic and caustic, and a pale orange tinge to them."
];
const labels = [
  { fruit: 'neoskizzles', color: 'purple', flavor: 'candy' },
  { fruit: 'pounits', color: 'bright green', flavor: 'savory' },
  { fruit: 'glowls', color: 'pale orange', flavor: 'sour and bitter' }
];
const examples = sentences.map((sentence, i) => ({
  id: i.toString(),
  sentence,
  target: labels[i]
}));

const dataset = new weave.Dataset({
  name: 'fruits',
  rows: examples
});
await dataset.save();

// 3. 점수화 함수 정의
const fruitNameScorer = weave.op(
  function fruitNameScore({target, output}) {
    return { correct: target.fruit === output.fruit };
  }
);

// 4. 평가 실행
const evaluation = new weave.Evaluation({
  name: 'fruit_eval',
  dataset: dataset,
  scorers: [fruitNameScorer],
});
const results = await evaluation.evaluate(model);
console.log(results);

평가 결과 보기

평가가 완료되면 Weave UI에서 각 예측과 Scorer 결과를 살펴볼 수 있습니다. Weave는 각 예측과 점수에 대한 트레이스를 자동으로 캡처합니다. 평가에서 출력된 링크를 클릭해 Weave UI에서 결과를 확인하세요.

Weave 평가에 대해 더 알아보기

이제 완전한 평가 파이프라인이 준비되었습니다. Weave의 평가 특성을 더 자세히 살펴보려면 다음 리소스를 참조하세요.

Scorer를 빌드하고 사용하는 방법을 자세히 알아보세요.
Weave의 기본 제공 스코어링 함수를 확인해 보세요.
LLM을 평가자로 사용하는 모델 기반 평가에 대해 알아보세요.

다음 단계

RAG 애플리케이션 구축하기를 통해 검색 증강 생성 평가를 알아보세요.

​학습할 내용

​사전 요구 사항

​필요한 라이브러리와 함수를 임포트하기

​Model 구축하기

​데이터셋 만들기

​맞춤형 점수화 함수 정의하기

​기본 제공 Scorer를 사용해 평가 실행하기

​전체 예제

​평가 결과 보기

​Weave 평가에 대해 더 알아보기

​다음 단계

학습할 내용

사전 요구 사항

필요한 라이브러리와 함수를 임포트하기

`Model` 구축하기

데이터셋 만들기

맞춤형 점수화 함수 정의하기

기본 제공 Scorer를 사용해 평가 실행하기

전체 예제

평가 결과 보기

Weave 평가에 대해 더 알아보기

다음 단계