API Overview

`class` `ContextAwareThread`

호출자의 컨텍스트에서 함수를 실행하는 스레드입니다. 이것은 threading.Thread를 드롭인 대체 구현으로, 스레드 내부에서 Call이 예상대로 동작하도록 보장합니다. Weave는 특정 contextvars가 설정되어 있어야 하지만(call_context.py 참조), 새 스레드는 부모의 컨텍스트를 자동으로 복사하지 않기 때문에 call 컨텍스트가 사라질 수 있습니다 — 이는 바람직하지 않습니다! 이 클래스는 contextvar 복사를 자동화하므로, 이 스레드를 사용하면 사용자가 기대하는 대로 “그냥 동작합니다”. 이 클래스 없이도 대신 다음과 같이 작성하면 같은 효과를 얻을 수 있습니다:

def run_with_context(func, *args, **kwargs):
     context = copy_context()
     def wrapper():
         context.run(func, *args, **kwargs)
     return wrapper

thread = threading.Thread(target=run_with_context(your_func, *args, **kwargs))
thread.start()

`방법` `init`

__init__(*args: 'Any', **kwargs: 'Any') → None

`속성` daemon

이 스레드가 데몬 스레드인지 여부를 나타내는 불리언 값입니다. 이 값은 start()가 호출되기 전에 설정해야 하며, 그렇지 않으면 RuntimeError가 발생합니다. 초기값은 생성한 스레드에서 상속됩니다. 메인 스레드는 데몬 스레드가 아니므로, 메인 스레드에서 생성된 모든 스레드는 기본적으로 daemon = False입니다. 데몬 스레드만 남으면 Python 프로그램 전체가 종료됩니다.

`속성` ident

이 스레드의 스레드 식별자이며, 아직 시작되지 않은 경우에는 None입니다. 0이 아닌 정수입니다. get_ident() 함수를 참조하세요. 스레드가 종료된 뒤 다른 스레드가 생성되면 스레드 식별자가 재사용될 수 있습니다. 이 식별자는 스레드가 종료된 후에도 계속 사용할 수 있습니다.

`속성` name

식별 용도로만 사용되는 문자열입니다. 특별한 의미는 없습니다. 여러 스레드에 동일한 name을 지정할 수 있습니다. 초기 name은 생성자에서 설정됩니다.

`속성` native_id

이 스레드의 네이티브 정수형 스레드 ID입니다. 아직 시작되지 않은 경우에는 None입니다. 음수가 아닌 정수입니다. get_native_id() 함수를 참조하세요. 커널에서 보고한 스레드 ID를 나타냅니다.

`방법` `run`

run() → None

`class` `ContextAwareThreadPoolExecutor`

호출자의 컨텍스트에서 함수를 실행하는 ThreadPoolExecutor입니다. 이 클래스는 executor 내부에서 Weave Call이 예상대로 동작하도록 보장하는 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor의 드롭인 대체 구현입니다. Weave는 특정 contextvars가 설정되어 있어야 하지만(call_context.py 참조), 새 스레드는 부모의 컨텍스트를 자동으로 복사하지 않기 때문에 call 컨텍스트가 손실될 수 있습니다 — 이는 바람직하지 않습니다! 이 클래스는 contextvar 복사를 자동화하므로, 이 executor를 사용하면 사용자가 기대하는 대로 “그냥 작동”합니다. 이 클래스를 사용하지 않아도, 대신 다음과 같이 작성하면 같은 효과를 얻을 수 있습니다:

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
     contexts = [copy_context() for _ in range(len(vals))]

     def _wrapped_fn(*args):
         return contexts.pop().run(fn, *args)

     executor.map(_wrapped_fn, vals)

`방법` `init`

__init__(*args: 'Any', **kwargs: 'Any') → None

`방법` `map`

map(
    fn: 'Callable',
    *iterables: 'Iterable[Any]',
    timeout: 'float | None' = None,
    chunksize: 'int' = 1
) → Iterator

`방법` `submit`

submit(fn: 'Callable', *args: 'Any', **kwargs: 'Any') → Any

`함수` `deprecated`

deprecated(new_name: 'str') → Callable[[Callable[P, R]], Callable[P, R]]

함수를 사용 중단된 것으로 표시하고 사용자를 new_name으로 리디렉션하는 데코레이터입니다.

`함수` `is_colab`

is_colab()

`함수` `is_notebook`

is_notebook() → bool

`함수` `log_once`

log_once(log_method: 'Callable[[str], None]', message: 'str') → None

메시지를 한 번만 기록하고, 이후 같은 유형의 메시지는 출력하지 않습니다. 이렇게 하면 로그를 도배하지 않으면서도 사용자에게 오류를 알릴 수 있습니다. 이는 같은 오류 메시지가 여러 번 발생할 수 있는 경우에 특히 유용합니다. 예를 들어, 어떤 op가 저장에 실패하면 그 op가 호출될 때마다 같은 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 또는 패치된 이터레이터에 오류가 있으면 결과를 순회할 때마다 같은 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 이렇게 하면 로그를 불필요하게 쌓지 않으면서도 사용자에게 오류를 알릴 수 있습니다. 매개변수:

log_method: 메시지를 기록하는 데 사용할 방법입니다. 문자열 매개변수 하나를 받을 수 있어야 합니다.
message: 기록할 메시지입니다. 예시:

log_once(logger.error, "Failed to save op")

W&B Models

W&B Weave

Serverless Inference

Serverless Training

util

API Overview

`class` `ContextAwareThread`

`방법` `init`

`속성` daemon

`속성` ident

`속성` name

`속성` native_id

`방법` `run`

`class` `ContextAwareThreadPoolExecutor`

`방법` `init`

`방법` `map`

`방법` `submit`

`함수` `deprecated`

`함수` `is_colab`

`함수` `is_notebook`

`함수` `log_once`

​API Overview

​class ContextAwareThread

​방법 __init__

​속성 daemon

​속성 ident

​속성 name

​속성 native_id

​방법 run

​class ContextAwareThreadPoolExecutor

​방법 __init__

​방법 map

​방법 submit

​함수 deprecated

​함수 is_colab

​함수 is_notebook

​함수 log_once

API Overview

`class` `ContextAwareThread`

`방법` `init`

`속성` daemon

`속성` ident

`속성` name

`속성` native_id

`방법` `run`

`class` `ContextAwareThreadPoolExecutor`

`방법` `init`

`방법` `map`

`방법` `submit`

`함수` `deprecated`

`함수` `is_colab`

`함수` `is_notebook`

`함수` `log_once`