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# ワーカープロセスでのトレースデータ損失

Weave は、アプリケーションのパフォーマンスへの影響を最小限に抑えるために、バックグラウンドスレッドでトレースデータをアップロードします。ただし、multiprocessing やタスクキューシステム、あるいは Celery のようなワーカープロセスを使用している場合、トレースデータが失われることがあります。これは、バックグラウンドスレッドによるトレースのアップロードが完了する前に、ワーカープロセスが終了してしまうためです。

ワーカープロセスでのデータ損失を防ぐには、ワーカータスクが完了する前に `client.flush()` または `client.finish()` を呼び出し、バックグラウンドアップロードが完了するようにしてください。これは、[AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/)、[Google Cloud Run](https://cloud.google.com/run)、または実行直後に終了するノートブックのような短命な環境で特に有効です。

これらのメソッドは用途が異なるため、環境に合ったものを選択してください。

* `weave.flush()`: 出力を表示せずにフラッシュします。Weave をワーカープロセスや継続的インテグレーション (CI) 環境に統合している場合に推奨されます。
* `weave.finish()`: 進捗バーまたはステータスコールバックで進行状況を確認できます。対話型スクリプトやノートブックに推奨されます。

どちらのメソッドも、すべてのバックグラウンドアップロードが完了するまで処理をブロックするため、ワーカープロセスの終了時にトレースデータが失われるのを防げます。

次の例では、ワーカーの処理が終了する前にトレースをフラッシュするために、Celery タスクから `client.finish()` を呼び出す方法を示します。`[TEAM-NAME]` は W\&B のチーム名に、`[PROJECT-NAME]` は W\&B の project 名に置き換えてください。

```python theme={null}
from celery import Celery
import weave

app = Celery('tasks')

@app.task
def process_task(input_data):
    weave.init("[TEAM-NAME]/[PROJECT-NAME]")

    try:
        # トレースを作成するタスクロジック
        result = your_processing_function(input_data)

        # タスク完了前にすべてのトレースをアップロードする
        weave.finish()

        return result
    finally:
        pass
```

別の方法として、`with` コンテキストマネージャーを使用すると、終了時に `weave.finish()` が自動的に呼び出されます。

```python theme={null}
with weave.init("[TEAM-NAME]/[PROJECT-NAME]") as client:
    result = your_processing_function(input_data)

    return result
```

`weave.flush()` を使用すると、アプリケーションのパフォーマンスを改善することもできます。詳細は、[Flushing](/ja/support/weave/articles/long-eval-clean-up-times) を参照してください。

データ損失への耐性をさらに高めるには、データをサーバーに送信する前にトレースデータをディスクに書き込む [ライトアヘッドログ](/ja/weave/guides/tracking/write-ahead-log) を有効にすることも検討してください。

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Trace Data](/ja/support/weave/tags/trace-data)</Badge><Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[パフォーマンス](/ja/support/weave/tags/performance)</Badge>