agentops tracer
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まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, observability-sre
調査の方向性
train_chartqa_agent.py と runner/legacy.py から始め、_to_rollout_object と nohup コマンドによる train.log へのリダイレクトに注目して、出力された rollout が表示されない理由を特定します。ChartQA の例がどのようにテレメトリを初期化するかを追跡し、rollout の出力と AgentOps 内の対応する trace を確認できた時点を done と定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
我想查看chartqa agent的rollout轨迹，于是运行nohup python train_chartqa_agent.py qwen --n-runners 2 > train.log 2>&1 &
同时在runner/legacy.py里的_to_rollout_object里增加了print语句。可是没有看到对应的输出
def _to_rollout_object(
self,
result: RolloutRawResultLegacy,
rollout_id: str,
) -> RolloutLegacy:
"""Standardizes the agent's return value into a RolloutLegacy object.
Args:
result: The output from the agent's rollout method.
rollout_id: The unique identifier for the current task.
Returns:
A standardized `RolloutLegacy` object for reporting to the server.
"""
trace: Any = None
final_reward: Optional[float] = None
triplets: Optional[List[Triplet]] = None
trace_spans: Optional[List[ReadableSpan]] = None
from agentlightning.emitter import emit_message
print(f"result: {result}")
然后想去agentops的官网看看trace，请问我该怎么在example里连接上agentops呀。
总结一下问题：
- 我该怎么在chartqa的example里输出_to_rollout_object里的内容
- 怎么连接上agentops
- 主要言語
- Python
- スター
- 18.8k
- フォーク
- 1.7k
- 平均マージ
- 3日 7時間
- マージ済み PR（30日）
- 11
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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