Documentation Index
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weave / Evaluation
Configure une évaluation qui comprend un ensemble d’évaluateurs et un jeu de données.
L’appel à evaluation.evaluate(model) transmet des lignes d’un jeu de données à un modèle, en faisant correspondre
les noms des colonnes du jeu de données aux noms des arguments dans model.predict.
Il appelle ensuite tous les évaluateurs et enregistre les résultats dans weave.
Exemple
// Collectez vos exemples dans un jeu de données
const dataset = new weave.Dataset({
id: 'my-dataset',
rows: [
{ question: 'What is the capital of France?', expected: 'Paris' },
{ question: 'Who wrote "To Kill a Mockingbird"?', expected: 'Harper Lee' },
{ question: 'What is the square root of 64?', expected: '8' },
],
});
// Définissez une fonction de score personnalisée
const scoringFunction = weave.op(function isEqual({ modelOutput, datasetRow }) {
return modelOutput == datasetRow.expected;
});
// Définissez la fonction à évaluer
const model = weave.op(async function alwaysParisModel({ question }) {
return 'Paris';
});
// Lancez l'évaluation
const evaluation = new weave.Evaluation({
id: 'my-evaluation',
dataset: dataset,
scorers: [scoringFunction],
});
const results = await evaluation.evaluate({ model });
Paramètres de type
| Nom | Type |
|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
Constructeurs
• new Evaluation<R, E, M>(parameters): Evaluation<R, E, M>
| Nom | Type |
|---|
R | extends DatasetRow |
E | extends DatasetRow |
M | M |
| Nom | Type |
|---|
parameters | EvaluationParameters<R, E, M> |
Evaluation<R, E, M>
WeaveObject.constructor
evaluation.ts:148
Propriétés
• Facultatif __savedRef: ObjectRef | Promise<ObjectRef>
WeaveObject.__savedRef
weaveObject.ts:73
Accesseurs
• get description(): undefined | string
undefined | string
WeaveObject.description
weaveObject.ts:100
• get nom(): string
string
WeaveObject.nom
weaveObject.ts:96
Méthodes
▸ evaluate(«destructured»): Promise<Record<string, any>>
| Nom | Type | Valeur par défaut |
|---|
«destructured» | Object | undefined |
› maxConcurrency? | number | 5 |
› model | WeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: R }]) => Promise<M>> | undefined |
› nTrials? | number | 1 |
Promise<Record<string, any>>
evaluation.ts:163
▸ predictAndScore(«destructured»): Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>
| Nom | Type |
|---|
«destructured» | Object |
› columnMapping? | ColumnMapping<R, E> |
› example | R |
› model | WeaveCallable<(…args: [{ datasetRow: E }]) => Promise<M>> |
Promise<{ model_latency: number = modelLatency; model_output: any = modelOutput; model_success: boolean = !modelError; scores: { [key: string]: any; } }>
evaluation.ts:231
▸ saveAttrs(): Object
Object
WeaveObject.saveAttrs
weaveObject.ts:77