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|---|---|---|---|
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows/flow_with_dataclass_output/inputs.jsonl | {"text": "text", "models": ["model"]}
{"text": "text", "models": ["model", "model_2", "model_3"]} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows/invalid_illegal_path/flow.dag.yaml | entry: my_func
path: ./not_exist.py | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows/dummy_flow_with_exception/entry.py | def my_flow(text: str):
raise Exception("dummy exception")
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows/dummy_flow_with_exception/flow.dag.yaml | path: ./entry.py
entry: my_flow | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/eager_flows/dummy_flow_with_exception/inputs.jsonl | {"text": "text"}
{"text": "text"} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/nodes_cycle_with_activate/flow.dag.yaml | name: node_cycle_with_activate
inputs:
text:
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outputs:
result:
type: string
reference: ${second_node}
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- name: first_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${inputs.text}
activate:
when: ${second_node.output}
is: true
aggregation: true
- name: second_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${first_node}
aggregation: true
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_circular_dependency/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int) -> int:
return (int)(num / 2)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_circular_dependency/flow.dag.yaml | inputs:
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
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- name: divide_num
type: python
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type: code
path: divide_num.py
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num: ${divide_num_2.output}
- name: divide_num_1
type: python
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type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${divide_num.output}
- name: divide_num_2
type: python
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type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${divide_num_1.output}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_provider/summarize_text_content__variant_1.jinja2 | Please summarize some keywords of this paragraph and have some details of each keywords.
Do not add any information that is not in the text.
Text: {{text}}
Summary:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_provider/flow.dag.yaml | inputs:
text:
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output:
type: string
reference: ${summarize_text_content.output}
nodes:
- name: summarize_text_content
type: llm
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inputs:
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provider: AzureOpenAI_11
connection: azure_open_ai_connection
api: completion
module: promptflow.tools.aoai
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/outputs_reference_not_valid/stringify_num.py | from promptflow import tool
@tool
def stringify_num(num: int):
return str(num)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/outputs_reference_not_valid/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${another_stringify_num.output}
nodes:
- name: stringify_num
type: python
source:
type: code
path: stringify_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_llm_with_wrong_conn/wrong_llm.jinja2 | system:
You are a helpful assistant.
user:
{{question}}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_llm_with_wrong_conn/flow.dag.yaml | inputs: {}
outputs: {}
nodes:
- name: wrong_llm
type: llm
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type: code
path: wrong_llm.jinja2
inputs: {}
connection: custom_connection
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_api/summarize_text_content__variant_1.jinja2 | Please summarize some keywords of this paragraph and have some details of each keywords.
Do not add any information that is not in the text.
Text: {{text}}
Summary:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_api/flow.dag.yaml | inputs:
text:
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- name: summarize_text_content
type: llm
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inputs:
deployment_name: text-davinci-003
suffix: ''
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frequency_penalty: '0'
best_of: '1'
logit_bias: ''
text: ${inputs.text}
provider: AzureOpenAI
connection: azure_open_ai_connection
api: completion_1
module: promptflow.tools.aoai
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_missing_type_or_source/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int) -> int:
return (int)(num / 2)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_missing_type_or_source/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
nodes:
- name: divide_num
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_node_reference/flow.dag.yaml | name: node_wrong_reference
inputs:
text:
type: string
outputs:
result:
type: string
reference: ${second_node}
nodes:
- name: first_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${inputs.text}
aggregation: true
- name: second_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${third_node}
aggregation: true
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/invalid_connection/summarize_text_content__variant_1.jinja2 | Please summarize some keywords of this paragraph and have some details of each keywords.
Do not add any information that is not in the text.
Text: {{text}}
Summary:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/invalid_connection/flow.dag.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output:
type: string
reference: ${summarize_text_content.output}
nodes:
- name: summarize_text_content
type: llm
source:
type: code
path: summarize_text_content__variant_1.jinja2
inputs:
deployment_name: gpt-35-turbo
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max_tokens: '256'
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echo: 'False'
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presence_penalty: '0'
frequency_penalty: '0'
best_of: '1'
logit_bias: ''
text: ${inputs.text}
provider: AzureOpenAI
connection: azure_open_ai_connection_111
api: completion
module: promptflow.tools.aoai
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_package_in_package_tools/flow.dag.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output:
type: string
reference: ${search_by_text.output.search_metadata}
nodes:
- name: search_by_text
type: python
source:
type: package
tool: promptflow.tools.serpapi11.SerpAPI.search
inputs:
connection: serp_connection
query: ${inputs.text}
num: 1 | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/outputs_with_invalid_flow_inputs_ref/stringify_num.py | from promptflow import tool
@tool
def stringify_num(num: int):
return str(num)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/outputs_with_invalid_flow_inputs_ref/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${stringify_num.output}
num:
type: int
reference: ${inputs.num11}
nodes:
- name: stringify_num
type: python
source:
type: code
path: stringify_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/non_aggregation_reference_aggregation/flow.dag.yaml | inputs:
groundtruth:
type: string
prediction:
type: string
outputs:
grade:
type: string
reference: ${grade.output}
nodes:
- name: grade
type: python
source:
type: code
path: grade.py
inputs:
groundtruth: ${inputs.groundtruth}
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- name: calculate_accuracy
type: python
source:
type: code
path: calculate_accuracy.py
inputs:
grades: ${grade.output}
aggregation: true
- name: test_node
type: python
source:
type: code
path: test_node.py
inputs:
input1: ${calculate_accuracy.output}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/nodes_names_duplicated/stringify_num.py | from promptflow import tool
@tool
def stringify_num(num: int):
return str(num)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/nodes_names_duplicated/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${stringify_num.output}
nodes:
- name: stringify_num
type: python
source:
type: code
path: stringify_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
- name: stringify_num
type: python
source:
type: code
path: another_stringify_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/nodes_names_duplicated/another_stringify_num.py | from promptflow import tool
@tool
def stringify_num(num: int):
return str(num)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/invalid_activate_config/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
nodes:
- name: divide_num
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
activate:
when: ${inputs.num} > 0 | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/source_file_missing/flow.dag.python.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${stringify_num.output}
nodes:
- name: stringify_num
type: python
source:
type: code
path: stringify_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/source_file_missing/flow.dag.jinja.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output_text:
type: string
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- name: summarize_text_content
type: llm
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type: code
path: summarize_text_content__variant_1.jinja2
inputs:
deployment_name: gpt-35-turbo
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max_tokens: '256'
temperature: '0.2'
top_p: '1.0'
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echo: 'False'
stop: ''
presence_penalty: '0'
frequency_penalty: '0'
best_of: '1'
logit_bias: ''
text: ${inputs.text}
provider: AzureOpenAI
connection: azure_open_ai_connection
api: completion
module: promptflow.tools.aoai
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/nodes_cycle/flow.dag.yaml | name: node_cycle
inputs:
text:
type: string
outputs:
result:
type: string
reference: ${second_node}
nodes:
- name: first_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${second_node}
aggregation: true
- name: second_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${first_node}
aggregation: true
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_input_reference_invalid/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int) -> int:
return (int)(num / 2)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_input_reference_invalid/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
nodes:
- name: divide_num
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num_1}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/aggregation_activate_reference_non_aggregation/flow.dag.yaml | inputs:
groundtruth:
type: string
prediction:
type: string
outputs:
grade:
type: string
reference: ${grade.output}
nodes:
- name: grade
type: python
source:
type: code
path: grade.py
inputs:
groundtruth: ${inputs.groundtruth}
prediction: ${inputs.prediction}
- name: calculate_accuracy
type: python
source:
type: code
path: calculate_accuracy.py
inputs:
grades: ${grade.output}
activate:
when: ${grade.output}
is: 1
aggregation: true
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_reference_not_found/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int) -> int:
return (int)(num / 2)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_reference_not_found/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
nodes:
- name: divide_num
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
- name: divide_num_1
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${divide_num.output}
- name: divide_num_2
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${divide_num_3.output}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_module/summarize_text_content__variant_1.jinja2 | Please summarize some keywords of this paragraph and have some details of each keywords.
Do not add any information that is not in the text.
Text: {{text}}
Summary:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_module/flow.dag.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output:
type: string
reference: ${summarize_text_content.output}
nodes:
- name: summarize_text_content
type: llm
source:
type: code
path: summarize_text_content__variant_1.jinja2
inputs:
deployment_name: gpt-35-turbo
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max_tokens: '256'
temperature: '0.2'
top_p: '1.0'
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echo: 'False'
stop: ''
presence_penalty: '0'
frequency_penalty: '0'
best_of: '1'
logit_bias: ''
text: ${inputs.text}
provider: AzureOpenAI
connection: azure_open_ai_connection
api: completion
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| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/tool_type_missing/summarize_text_content__variant_1.jinja2 | Please summarize some keywords of this paragraph and have some details of each keywords.
Do not add any information that is not in the text.
Text: {{text}}
Summary:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/tool_type_missing/flow.dag.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output:
type: string
reference: ${summarize_text_content.output}
nodes:
- name: summarize_text_content
source:
type: code
path: summarize_text_content__variant_1.jinja2
inputs:
deployment_name: gpt-35-turbo
suffix: ''
max_tokens: '256'
temperature: '0.2'
top_p: '1.0'
logprobs: ''
echo: 'False'
stop: ''
presence_penalty: '0'
frequency_penalty: '0'
best_of: '1'
logit_bias: ''
text: ${inputs.text}
provider: AzureOpenAI
connection: azure_open_ai_connection
api: completion
module: promptflow.tools.aoai
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_output_unserializable/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int):
return UnserializableClass(num=(int)(num / 2))
class UnserializableClass:
def __init__(self, num: int):
self.num = num
def __str__(self):
return str(self.num) | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_output_unserializable/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ${divide_num.output}
nodes:
- name: divide_num
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_output_reference_invalid/divide_num.py | from promptflow import tool
@tool
def divide_num(num: int) -> int:
return (int)(num / 2)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/flow_output_reference_invalid/flow.dag.yaml | inputs:
num:
type: int
outputs:
content:
type: string
reference: ""
nodes:
- name: divide_num
type: python
source:
type: code
path: divide_num.py
inputs:
num: ${inputs.num}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/node_condition_conflict/flow.dag.yaml | name: node_condition_conflict
inputs:
text:
type: string
outputs:
result:
type: string
reference: ${test_node}
nodes:
- name: test_node
type: python
source:
type: code
path: test.py
inputs:
text: ${inputs.text}
skip:
when: ${inputs.text}
is: true
return: ${inputs.text}
activate:
when: ${inputs.text}
is: true | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_flows/wrong_tool_in_package_tools/flow.dag.yaml | inputs:
text:
type: string
outputs:
output:
type: string
reference: ${search_by_text.output.search_metadata}
nodes:
- name: search_by_text
type: python
source:
type: package
tool: promptflow.tools.serpapi.SerpAPI.search_11
inputs:
connection: serp_connection
query: ${inputs.text}
num: 1 | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_tools/load_error.py | from promptflow import tool
1 / 0
@tool
def tool1():
pass
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_tools/no_end.jinja2 | {% for val in values %}
{{val}} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/wrong_tools/multiple_tools.py | from promptflow import tool
@tool
def tool1():
pass
@tool
def tool2():
pass
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/datas/numbers.jsonl | {"value": 0}
{"value": 1}
{"value": 2}
{"value": 3}
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'ce3be051617aa3d9baaabefbde10655a382725ef', (177152, 579)
'b9f991e14c162d02211acdd3737f60afbf117107', (178176, 517)
'75de0fcefdd6fd5f81c2ccbb80b5e40d81c9c214', (179200, 397)
'fb43cea41f39ffa5ef98f98499c292af14cb92cd', (179712, 1305)
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'ebe34b3760a5502304bb23747079e50d8515141b', (181760, 418)
'83f99b7f16fc8a4548782215c97d500eed44159b', (182272, 997)
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'4104c4ae613928612ddf45359338643833764a9b', (203776, 2960)
'773e7701fa9b21d32135f2e0a2f80d9f3bf60ff0', (206848, 860)
'e17f414155f0f81443c79d3af49e3295fe38a3bd', (207872, 1215)
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'95aad7f462a4948f82104b8c6320ced6eeb3a59b', (41472, 3293)
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'd1f105fd5701fa3ae65608e6ef732eb2c095d88d', (48640, 3371)
'64b155dfa377148a12addcaabd196edd29620ede', (52224, 3258)
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'bc6a4f4ae64fa01917085f3e608f0d5c7699308c', (63488, 3610)
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'60924e7e69449f453fea01c32a84b74521f3bb56', (82432, 3080)
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'45ea53cf0c4770788d6568a177baf123146dc20b', (107520, 924)
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'6d6d40bcf3cf2e43d640c75cba40d607f1869b9f', (110080, 1315)
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'343332ff6b96d3b1baac23c4e8394a6a965f84b1', (113664, 327)
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'70f4fea54805e642e98208d6704425432e00d46d', (166400, 2975)
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'9113b6564602c0961af986fcfd51af95e7aa0d30', (199680, 2973)
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'773e7701fa9b21d32135f2e0a2f80d9f3bf60ff0', (206848, 860)
'e17f414155f0f81443c79d3af49e3295fe38a3bd', (207872, 1215)
'9dc92c6363cf76df823e9cc93dc3e6f961f3dfae', (209408, 3443)
'24973771dad2d9beb6306802d11b103627a0c86f', (212992, 4463)
'4a55d6c6e33565c8c2976ffffed0544c8f01f11f', (217600, 4079)
'c3f859fc47cf393cc3af2e7854c73143039219f9', (221696, 3541)
'1c304bd9336e59ee7fe03ec0aa3ff1316accbd42', (225280, 3182)
'79b019d7c272dbdfc8264e8e42b2c88d7aa7c951', (228864, 2189)
'ead9751f11bc2db068f915f8cd6a798e5d417ee1', (231424, 2224)
'90e7b637f88d5ff8a781be0ca4c1682885c17e4a', (233984, 444)
'b08cfc768cc8c1c5165a02d633b7c5f3cdfdfb60', (234496, 958)
'2182939be9737c58873eafa07078daccddac9b6a', (235520, 3237)
'063189b9af2fa70eb9ecea7fd40adb28d9ad63a9', (239104, 3331)
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'bb71bde6522266d699c50af9825a6b4f0f025d56', (250368, 3858)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments/basic-script-template/basic-script.exp.yaml | $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/promptflow/latest/Experiment.schema.json
description: Basic experiment without script node
data:
- name: my_data
path: ../../flows/web_classification/data.jsonl
inputs:
- name: count
type: int
default: 3
nodes:
- name: gen_data
type: command
command: python generate_data.py --input-path ${inputs.input_path} --count ${inputs.count} --output-path ${outputs.output_path}
code: ./generate_data
inputs:
input_path: ${data.my_data}
count: ${inputs.count}
outputs:
output_path:
environment_variables:
CONNECTION_KEY: ${azure_open_ai_connection.api_key}
- name: main
type: flow
path: ../../flows/web_classification/flow.dag.yaml
inputs:
url: ${gen_data.outputs.output_path.url}
variant: ${summarize_text_content.variant_0}
environment_variables: {}
connections: {}
- name: eval
type: flow
path: ../../flows/eval-classification-accuracy
inputs:
groundtruth: ${data.my_data.answer} # No node can be named with "data"
prediction: ${main.outputs.category}
environment_variables: {}
connections: {}
- name: echo
type: command
command: echo ${inputs.input_path} > ${outputs.output_path}/output.txt
inputs:
input_path: ${main.outputs}
outputs:
output_path:
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments/basic-script-template | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments/basic-script-template/generate_data/generate_data.py | import argparse
import os
from pathlib import Path
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--input-path", type=str, required=True)
parser.add_argument("--output-path", type=str, required=True)
parser.add_argument("--count", type=int, required=True)
args = parser.parse_args()
env_var = os.environ.get("CONNECTION_KEY")
assert env_var is not None, "Environment variable CONNECTION_KEY not set!"
assert env_var != "${azure_open_ai_connection.api_key}", "Environment variable CONNECTION_KEY not resolved!"
with open(args.input_path, "r", encoding="utf-8") as f:
input_lines = f.readlines()
assert args.count == len(input_lines), \
f"Data number {args.count} different from input lines {len(input_lines)} in file!"
output_path = Path(args.output_path)
assert output_path.exists(), f"Output path {args.output_path!r} not exists!"
with open(output_path / "data.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
f.writelines(input_lines)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/experiments/basic-no-script-template/basic.exp.yaml | $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/promptflow/latest/Experiment.schema.json
description: Basic experiment without script node
data:
- name: my_data
path: ../../flows/web_classification/data.jsonl
inputs:
- name: my_input
type: int
default: 1
nodes:
- name: main
type: flow
path: ../../flows/web_classification/flow.dag.yaml
inputs:
url: ${data.my_data.url}
variant: ${summarize_text_content.variant_0}
environment_variables: {}
connections: {}
- name: eval
type: flow
path: ../../flows/eval-classification-accuracy
inputs:
groundtruth: ${data.my_data.answer} # No node can be named with "data"
prediction: ${main.outputs.category}
environment_variables: {}
connections: {}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/notebooks/dummy.ipynb | from promptflow import PFClient
# client can help manage your runs and connections.
pf = PFClient()
flow = "../flows/simple_hello_world" # path to the flow directory# Test flow
flow_inputs = {
"name": "dummy",
}
flow_result = pf.test(flow=flow, inputs=flow_inputs)# Test single node in the flow
node_name = "hello_world"
node_inputs = {
"name": "dummy"
}
flow_result = pf.test(flow=flow, inputs=node_inputs, node=node_name)
print(f"Node result: {flow_result}")data = "../datas/simple_hello_world.jsonl" # path to the data file
# create run with default variant
base_run = pf.run(flow=flow, data=data, stream=True) | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs/.azureml/config.json | {
"subscription_id": "sub_default",
"resource_group": "rg_default",
"workspace_name": "ws_default"
} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs/mock_flow1 | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs/mock_flow1/.azureml/config.json | {
"subscription_id": "sub1",
"resource_group": "rg1",
"workspace_name": "ws1"
} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs/mock_flow_empty_config | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/configs/mock_flow_empty_config/.azureml/config.json | {
"subscription_id": "",
"resource_group": "",
"workspace_name": ""
} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/expected_generated_by_meta.json | {
"test_tool.tool_with_generated_by_input.my_tool": {
"name": "Tool with Generated By Input",
"type": "python",
"inputs": {
"index_json": {
"type": [
"string"
],
"generated_by": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.generate_index_json",
"func_kwargs": [
{
"name": "index_type",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.index_type}",
"optional": false
},
{
"name": "index",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.index}",
"optional": true
},
{
"name": "index_connection",
"type": [
"CognitiveSearchConnection"
],
"reference": "${inputs.index_connection}",
"optional": true
},
{
"name": "index_name",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.index_name}",
"optional": true
},
{
"name": "content_field",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.content_field}",
"optional": true
},
{
"name": "embedding_field",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.embedding_field}",
"optional": true
},
{
"name": "metadata_field",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.metadata_field}",
"optional": true
},
{
"name": "semantic_configuration",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.semantic_configuration}",
"optional": true
},
{
"name": "embedding_connection",
"type": [
"AzureOpenAIConnection",
"OpenAIConnection"
],
"reference": "${inputs.embedding_connection}",
"optional": true
},
{
"name": "embedding_deployment",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.embedding_deployment}",
"optional": true
}
],
"reverse_func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.reverse_generate_index_json"
}
},
"queries": {
"type": [
"string"
]
},
"top_k": {
"type": [
"int"
]
},
"index_type": {
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_index_types"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"index": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Workspace MLIndex"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_indexes"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"index_connection": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"type": [
"CognitiveSearchConnection"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"index_name": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"content_field": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_fields"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"embedding_field": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_fields"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"metadata_field": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_fields"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"semantic_configuration": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_semantic_configuration"
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"embedding_connection": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"type": [
"AzureOpenAIConnection",
"OpenAIConnection"
],
"input_type": "uionly_hidden"
},
"embedding_deployment": {
"enabled_by": "index_type",
"enabled_by_value": [
"Azure Cognitive Search"
],
"dynamic_list": {
"func_path": "test_tool.tool_with_generated_by_input.list_embedding_deployment",
"func_kwargs": [
{
"name": "embedding_connection",
"type": [
"string"
],
"reference": "${inputs.embedding_connection}",
"optional": false
}
]
},
"type": [
"string"
],
"input_type": "uionly_hidden"
}
},
"description": "This is a tool with generated by input",
"module": "test_tool.tool_with_generated_by_input",
"function": "my_tool"
}
} | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/custom_llm_tool.py | from jinja2 import Template
from promptflow.connections import CustomConnection
from promptflow import ToolProvider, tool
from promptflow.connections import AzureOpenAIConnection
from promptflow.contracts.types import PromptTemplate
class TestCustomLLMTool(ToolProvider):
def __init__(self, connection: AzureOpenAIConnection):
super().__init__()
self.connection = connection
@tool(
name="My Custom LLM Tool",
type="custom_llm",
description="This is a tool to demonstrate the custom_llm tool type",
)
def tool_func(self, api: str, template: PromptTemplate, **kwargs):
pass
@tool(
name="My Custom LLM Tool",
type="custom_llm",
description="This is a tool to demonstrate the custom_llm tool type",
)
def my_tool(connection: CustomConnection, prompt: PromptTemplate, **kwargs) -> str:
# Replace with your tool code, customise your own code to handle and use the prompt here.
# Usually connection contains configs to connect to an API.
# Not all tools need a connection. You can remove it if you don't need it.
rendered_prompt = Template(prompt, trim_blocks=True, keep_trailing_newline=True).render(**kwargs)
return rendered_prompt
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_enabled_by_value.py | from enum import Enum
from promptflow.entities import InputSetting
from promptflow import tool
class UserType(str, Enum):
STUDENT = "student"
TEACHER = "teacher"
@tool(
name="My Tool with Enabled By Value",
description="This is my tool with enabled by value",
input_settings={
"teacher_id": InputSetting(enabled_by="user_type", enabled_by_value=[UserType.TEACHER]),
"student_id": InputSetting(enabled_by="user_type", enabled_by_value=[UserType.STUDENT]),
}
)
def my_tool(user_type: UserType, student_id: str = "", teacher_id: str = "") -> str:
"""This is a dummy function to support enabled by feature.
:param user_type: user type, student or teacher.
:param student_id: student id.
:param teacher_id: teacher id.
:return: id of the user.
If user_type is student, return student_id.
If user_type is teacher, return teacher_id.
"""
if user_type == UserType.STUDENT:
return student_id
elif user_type == UserType.TEACHER:
return teacher_id
else:
raise Exception("Invalid user.")
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/python_tool.py | from promptflow import ToolProvider, tool
from promptflow.connections import AzureOpenAIConnection
@tool(name="python_tool")
def my_python_tool(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
@tool
def my_python_tool_without_name(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
class PythonTool(ToolProvider):
def __init__(self, connection: AzureOpenAIConnection):
super().__init__()
self.connection = connection
@tool
def python_tool(self, input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_dynamic_list_input.py | from promptflow import tool
from promptflow.entities import InputSetting, DynamicList
from typing import List, Union, Dict
def my_list_func(prefix: str = "", size: int = 10, **kwargs) -> List[Dict[str, Union[str, int, float, list, Dict]]]:
"""This is a dummy function to generate a list of items.
:param prefix: prefix to add to each item.
:param size: number of items to generate.
:param kwargs: other parameters.
:return: a list of items. Each item is a dict with the following keys:
- value: for backend use. Required.
- display_value: for UI display. Optional.
- hyperlink: external link. Optional.
- description: information icon tip. Optional.
"""
import random
words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry", "fig", "grape", "honeydew", "kiwi", "lemon"]
result = []
for i in range(size):
random_word = f"{random.choice(words)}{i}"
cur_item = {
"value": random_word,
"display_value": f"{prefix}_{random_word}",
"hyperlink": f'https://www.bing.com/search?q={random_word}',
"description": f"this is {i} item",
}
result.append(cur_item)
return result
def list_endpoint_names(subscription_id, resource_group_name, workspace_name, prefix: str = "") -> List[Dict[str, str]]:
"""This is an example to show how to get Azure ML resource in tool input list function.
:param subscription_id: Azure subscription id.
:param resource_group_name: Azure resource group name.
:param workspace_name: Azure ML workspace name.
:param prefix: prefix to add to each item.
"""
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
credential = DefaultAzureCredential()
credential.get_token("https://management.azure.com/.default")
ml_client = MLClient(
credential=credential,
subscription_id=subscription_id,
resource_group_name=resource_group_name,
workspace_name=workspace_name)
result = []
for ep in ml_client.online_endpoints.list():
hyperlink = (
f"https://ml.azure.com/endpoints/realtime/{ep.name}/detail?wsid=/subscriptions/"
f"{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group_name}/providers/Microsoft."
f"MachineLearningServices/workspaces/{workspace_name}"
)
cur_item = {
"value": ep.name,
"display_value": f"{prefix}_{ep.name}",
# external link to jump to the endpoint page.
"hyperlink": hyperlink,
"description": f"this is endpoint: {ep.name}",
}
result.append(cur_item)
return result
input_text_dynamic_list_setting = DynamicList(function=my_list_func, input_mapping={"prefix": "input_prefix"})
endpoint_name_dynamic_list_setting = DynamicList(function=list_endpoint_names, input_mapping={"prefix": "input_prefix"})
input_settings = {
"input_text": InputSetting(
dynamic_list=input_text_dynamic_list_setting,
allow_manual_entry=True,
is_multi_select=True
),
"endpoint_name": InputSetting(
dynamic_list=endpoint_name_dynamic_list_setting,
allow_manual_entry=False,
is_multi_select=False
)
}
@tool(
name="My Tool with Dynamic List Input",
description="This is my tool with dynamic list input",
input_settings=input_settings
)
def my_tool(input_prefix: str, input_text: list, endpoint_name: str) -> str:
return f"Hello {input_prefix} {','.join(input_text)} {endpoint_name}"
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_custom_connection.py | from promptflow._core.tool import ToolProvider, tool
from promptflow.connections import CustomConnection
class MyTool(ToolProvider):
"""
Doc reference :
"""
def __init__(self, connection: CustomConnection):
super().__init__()
self.connection = connection
@tool(name="My Second Tool", description="This is my second tool")
def my_tool(self, input_text: str) -> str:
# Replace with your tool code.
# Usually connection contains configs to connect to an API.
# Use CustomConnection is a dict. You can use it like: connection.api_key, connection.api_base
# Not all tools need a connection. You can remove it if you don't need it.
return "Hello " + input_text
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_file_path_input.py | import importlib
from pathlib import Path
from promptflow._core.tool import tool
from promptflow.contracts.types import FilePath
@tool(name="Tool with FilePath Input", description="This is a tool to demonstrate the usage of FilePath input")
def my_tool(input_file: FilePath, input_text: str) -> str:
# customise your own code to handle and use the input_file here
new_module = importlib.import_module(Path(input_file).stem)
return new_module.hello(input_text)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_generated_by_input.py | from typing import Union
from promptflow import tool
from promptflow._core.tool import InputSetting, DynamicList, GeneratedBy
from typing import Dict, List
from promptflow.connections import AzureOpenAIConnection, OpenAIConnection, CognitiveSearchConnection
def generate_index_json(
index_type: str,
index: str = "",
index_connection: CognitiveSearchConnection = "",
index_name: str = "",
content_field: str = "",
embedding_field: str = "",
metadata_field: str = "",
semantic_configuration: str = "",
embedding_connection: Union[AzureOpenAIConnection, OpenAIConnection] = "",
embedding_deployment: str = ""
) -> str:
"""This is a dummy function to generate a index json based on the inputs.
"""
import json
inputs = ""
if index_type == "Azure Cognitive Search":
# 1. Call to create a new index
# 2. Call to get the index yaml and return as a json
inputs = {
"index_type": index_type,
"index": "retrieved_index",
"index_connection": index_connection,
"index_name": index_name,
"content_field": content_field,
"embedding_field": embedding_field,
"metadata_field": metadata_field,
"semantic_configuration": semantic_configuration,
"embedding_connection": embedding_connection,
"embedding_deployment": embedding_deployment
}
elif index_type == "Workspace MLIndex":
# Call to get the index yaml and return as a json
inputs = {
"index_type": index_type,
"index": index,
"index_connection": "retrieved_index_connection",
"index_name": "retrieved_index_name",
"content_field": "retrieved_content_field",
"embedding_field": "retrieved_embedding_field",
"metadata_field": "retrieved_metadata_field",
"semantic_configuration": "retrieved_semantic_configuration",
"embedding_connection": "retrieved_embedding_connection",
"embedding_deployment": "retrieved_embedding_deployment"
}
result = json.dumps(inputs)
return result
def reverse_generate_index_json(index_json: str) -> Dict:
"""This is a dummy function to generate origin inputs from index_json.
"""
import json
# Calculate the UI inputs based on the index_json
result = json.loads(index_json)
return result
def list_index_types(subscription_id, resource_group_name, workspace_name) -> List[str]:
return [
{"value": "Azure Cognitive Search"},
{"value": "PineCone"},
{"value": "FAISS"},
{"value": "Workspace MLIndex"},
{"value": "MLIndex from path"}
]
def list_indexes(
subscription_id,
resource_group_name,
workspace_name
) -> List[Dict[str, Union[str, int, float, list, Dict]]]:
import random
words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry", "fig", "grape", "honeydew", "kiwi", "lemon"]
result = []
for i in range(10):
random_word = f"{random.choice(words)}{i}"
cur_item = {
"value": random_word,
"display_value": f"index_{random_word}",
"hyperlink": f'https://www.bing.com/search?q={random_word}',
"description": f"this is {i} item",
}
result.append(cur_item)
return result
def list_fields(subscription_id, resource_group_name, workspace_name) -> List[str]:
return [
{"value": "id"},
{"value": "content"},
{"value": "catelog"},
{"value": "sourcepage"},
{"value": "sourcefile"},
{"value": "title"},
{"value": "content_hash"},
{"value": "meta_json_string"},
{"value": "content_vector_open_ai"}
]
def list_semantic_configuration(subscription_id, resource_group_name, workspace_name) -> List[str]:
return [{"value": "azureml-default"}]
def list_embedding_deployment(embedding_connection: str) -> List[str]:
return [{"value": "text-embedding-ada-002"}, {"value": "ada-1k-tpm"}]
generated_by_settings = GeneratedBy(
function=generate_index_json,
reverse_function=reverse_generate_index_json,
input_settings={
"index_type": InputSetting(
dynamic_list=DynamicList(function=list_index_types)
),
"index": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Workspace MLIndex"],
dynamic_list=DynamicList(function=list_indexes)
),
"index_connection": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
),
"index_name": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
),
"content_field": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
dynamic_list=DynamicList(function=list_fields),
),
"embedding_field": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
dynamic_list=DynamicList(function=list_fields),
),
"metadata_field": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
dynamic_list=DynamicList(function=list_fields),
),
"semantic_configuration": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
dynamic_list=DynamicList(function=list_semantic_configuration),
),
"embedding_connection": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
),
"embedding_deployment": InputSetting(
enabled_by="index_type",
enabled_by_value=["Azure Cognitive Search"],
dynamic_list=DynamicList(
function=list_embedding_deployment,
input_mapping={"embedding_connection": "embedding_connection"}
),
),
},
)
@tool(
name="Tool with Generated By Input",
description="This is a tool with generated by input",
input_settings={
"index_json": InputSetting(generated_by=generated_by_settings)
},
)
def my_tool(index_json: str, queries: str, top_k: int) -> str:
return f"Hello {index_json}"
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/invalid_tool.py | from enum import Enum
from promptflow.entities import InputSetting
from promptflow import tool
class UserType(str, Enum):
STUDENT = "student"
TEACHER = "teacher"
@tool(name=1, description=1)
def invalid_schema_type(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
@tool(
name="invalid_input_settings",
description="This is my tool with enabled by value",
input_settings={
"teacher_id": InputSetting(enabled_by="invalid_input", enabled_by_value=[UserType.TEACHER]),
"student_id": InputSetting(enabled_by="invalid_input", enabled_by_value=[UserType.STUDENT]),
}
)
def invalid_input_settings(user_type: UserType, student_id: str = "", teacher_id: str = "") -> str:
pass
@tool(name="invalid_tool_icon", icon="mock_icon_path", icon_dark="mock_icon_path", icon_light="mock_icon_path")
def invalid_tool_icon(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_with_custom_strong_type_connection.py | from promptflow._core.tool import tool
from promptflow.connections import CustomStrongTypeConnection
from promptflow.contracts.types import Secret
class MyCustomConnection(CustomStrongTypeConnection):
"""My custom strong type connection.
:param api_key: The api key get from "https://xxx.com".
:type api_key: Secret
:param api_base: The api base.
:type api_base: String
"""
api_key: Secret
api_base: str = "This is a fake api base."
@tool(name="Tool With Custom Strong Type Connection", description="This is my tool with custom strong type connection.")
def my_tool(connection: MyCustomConnection, input_text: str) -> str:
# Replace with your tool code.
# Use custom strong type connection like: connection.api_key, connection.api_base
return "Hello " + input_text
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package/setup.py | from setuptools import find_packages, setup
PACKAGE_NAME = "tool_package"
setup(
name=PACKAGE_NAME,
version="0.0.1",
description="This is my tools package",
packages=find_packages(),
entry_points={
"package_tools": ["tool_func = tool_package.utils:list_package_tools"],
},
install_requires=[
"promptflow",
"promptflow-tools"
]
) | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package/tool_package/utils.py | from pathlib import Path
import importlib.util
from promptflow import PFClient
package_name = "tool_package"
def list_package_tools(raise_error=False):
"""
List the meta of all tools in the package.
The key of meta dict is the module name of tools and value is the meta data of the tool.
"""
# This function is auto generated by pf CLI, please do not modify manually.
tools = {}
pf_client = PFClient()
tools = pf_client._tools._list_tools_in_package(package_name, raise_error=raise_error)
return tools | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package/tool_package/invalid_tool.py | from enum import Enum
from promptflow.entities import InputSetting
from promptflow import tool
class UserType(str, Enum):
STUDENT = "student"
TEACHER = "teacher"
@tool(name=1, description=1)
def invalid_schema_type(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
@tool(
name="invalid_input_settings",
description="This is my tool with enabled by value",
input_settings={
"teacher_id": InputSetting(enabled_by="invalid_input", enabled_by_value=[UserType.TEACHER]),
"student_id": InputSetting(enabled_by="invalid_input", enabled_by_value=[UserType.STUDENT]),
}
)
def invalid_input_settings(user_type: UserType, student_id: str = "", teacher_id: str = "") -> str:
pass
@tool(name="invalid_tool_icon", icon="mock_icon_path", icon_dark="mock_icon_path", icon_light="mock_icon_path")
def invalid_tool_icon(input1: str) -> str:
return 'hello ' + input1
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package/tool_package/tool_func.py | from promptflow import tool
from promptflow.connections import CustomConnection
@tool(
name="tool_func",
description="This is tool_func tool",
)
def tool_func(connection: CustomConnection, input_text: str) -> str:
# Replace with your tool code.
# Usually connection contains configs to connect to an API.
# Use CustomConnection is a dict. You can use it like: connection.api_key, connection.api_base
# Not all tools need a connection. You can remove it if you don't need it.
return "Hello " + input_text | 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/test_configs/tools/tool_package/tool_package/__init__.py | # ---------------------------------------------------------
# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
# ---------------------------------------------------------
__path__ = __import__("pkgutil").extend_path(__path__, __name__) # type: ignore
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/utils.py | import json
from pathlib import Path
from typing import Union, Dict
from promptflow._utils.yaml_utils import load_yaml
from promptflow.contracts.flow import Flow
from promptflow.contracts.run_info import FlowRunInfo
from promptflow.contracts.run_info import RunInfo as NodeRunInfo
from promptflow.storage import AbstractRunStorage
TEST_ROOT = Path(__file__).parent.parent
DATA_ROOT = TEST_ROOT / "test_configs/datas"
FLOW_ROOT = TEST_ROOT / "test_configs/flows"
EAGER_FLOW_ROOT = TEST_ROOT / "test_configs/eager_flows"
WRONG_FLOW_ROOT = TEST_ROOT / "test_configs/wrong_flows"
EAGER_FLOWS_ROOT = TEST_ROOT / "test_configs/eager_flows"
def get_flow_folder(folder_name, root: str = FLOW_ROOT):
flow_folder_path = Path(root) / folder_name
return flow_folder_path
def get_yaml_file(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "flow.dag.yaml"):
yaml_file = get_flow_folder(folder_name, root) / file_name
return yaml_file
def get_entry_file(folder_name, root: str = EAGER_FLOW_ROOT, file_name: str = "entry.py"):
entry_file = get_flow_folder(folder_name, root) / file_name
return entry_file
def get_flow_from_folder(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "flow.dag.yaml"):
flow_yaml = get_yaml_file(folder_name, root, file_name)
with open(flow_yaml, "r") as fin:
return Flow.deserialize(load_yaml(fin))
def get_flow_inputs_file(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "inputs.jsonl"):
inputs_file = get_flow_folder(folder_name, root) / file_name
return inputs_file
def get_flow_inputs(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "inputs.json"):
inputs = load_json(get_flow_inputs_file(folder_name, root, file_name))
return inputs[0] if isinstance(inputs, list) else inputs
def get_bulk_inputs_from_jsonl(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "inputs.jsonl"):
inputs = load_jsonl(get_flow_inputs_file(folder_name, root, file_name))
return inputs
def get_bulk_inputs(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, file_name: str = "inputs.json"):
inputs = load_json(get_flow_inputs_file(folder_name, root=root, file_name=file_name))
return [inputs] if isinstance(inputs, dict) else inputs
def get_flow_sample_inputs(folder_name, root: str = FLOW_ROOT, sample_inputs_file="samples.json"):
samples_inputs = load_json(get_flow_folder(folder_name, root) / sample_inputs_file)
return samples_inputs
def get_flow_expected_metrics(folder_name):
samples_inputs = load_json(get_flow_folder(folder_name) / "expected_metrics.json")
return samples_inputs
def get_flow_expected_status_summary(folder_name):
samples_inputs = load_json(get_flow_folder(folder_name) / "expected_status_summary.json")
return samples_inputs
def get_flow_expected_result(folder_name):
samples_inputs = load_json(get_flow_folder(folder_name) / "expected_result.json")
return samples_inputs
def get_flow_package_tool_definition(folder_name):
return load_json(get_flow_folder(folder_name) / "package_tool_definition.json")
def load_json(source: Union[str, Path]) -> dict:
"""Load json file to dict"""
with open(source, "r") as f:
loaded_data = json.load(f)
return loaded_data
def load_jsonl(source: Union[str, Path]) -> list:
"""Load jsonl file to list"""
with open(source, "r") as f:
loaded_data = [json.loads(line.strip()) for line in f]
return loaded_data
def load_content(source: Union[str, Path]) -> str:
"""Load file content to string"""
return Path(source).read_text()
def is_jsonl_file(file_path: Path):
return file_path.suffix.lower() == ".jsonl"
def is_image_file(file_path: Path):
image_extensions = [".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp", ".tiff"]
file_extension = file_path.suffix.lower()
return file_extension in image_extensions
class MemoryRunStorage(AbstractRunStorage):
def __init__(self):
self._node_runs: Dict[str, NodeRunInfo] = {}
self._flow_runs: Dict[str, FlowRunInfo] = {}
def persist_flow_run(self, run_info: FlowRunInfo):
self._flow_runs[run_info.run_id] = run_info
def persist_node_run(self, run_info: NodeRunInfo):
self._node_runs[run_info.run_id] = run_info
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/mock_execution_server.py | import json
from functools import partial
from aiohttp import web
from promptflow.exceptions import ValidationException
def run_executor_server(port, has_error=False, init_error_file=None):
app = web.Application()
app.router.add_get("/health", _handle_health)
handle_execution_with_customization = partial(_handle_execution, has_error=has_error)
app.router.add_post("/execution", handle_execution_with_customization)
print(f"Starting server on port {port}")
if init_error_file is None:
web.run_app(app, host="localhost", port=port)
else:
raise ValidationException("Error for tests")
async def _handle_health(request: web.Request):
return web.Response(text="Healthy")
async def _handle_execution(request: web.Request, has_error=False):
try:
request = await request.json()
return _get_execution_result(request, has_error=has_error)
except json.JSONDecodeError:
return web.Response(status=400, text="Bad Request: Invalid JSON")
def _get_execution_result(request: dict, has_error=False):
run_id = request.get("run_id", "dummy_run_id")
index = request.get("line_number", 1)
inputs = request.get("inputs", {"question": "Hello world!"})
if has_error and index == 1:
# simulate error
line_result_dict = _get_line_result_dict(run_id, index, inputs, has_error=True)
return web.json_response(line_result_dict, status=500)
line_result_dict = _get_line_result_dict(run_id, index, inputs)
return web.json_response(line_result_dict)
def _get_line_result_dict(run_id, index, inputs, has_error=False):
if has_error:
return {
"error": {
"message": "error for tests",
"messageFormat": "",
"messageParameters": {},
"referenceCode": None,
"debugInfo": {
"type": "Exception",
"message": "error for tests",
"stackTrace": "...",
"innerException": None,
},
"additionalInfo": None,
"code": "UserError",
"innerError": {"code": "Exception", "innerError": None},
},
}
return {
"output": {"answer": "Hello world!"},
"aggregation_inputs": {},
"run_info": {
"run_id": run_id,
"status": "Completed",
"inputs": inputs,
"output": {"answer": "Hello world!"},
"parent_run_id": run_id,
"root_run_id": run_id,
"start_time": "2023-11-24T06:03:20.2685529Z",
"end_time": "2023-11-24T06:03:20.2688869Z",
"index": index,
"system_metrics": {"duration": "00:00:00.0003340", "total_tokens": 0},
"result": {"answer": "Hello world!"},
},
"node_run_infos": {
"get_answer": {
"node": "get_answer",
"flow_run_id": run_id,
"parent_run_id": run_id,
"run_id": "dummy_node_run_id",
"status": "Completed",
"inputs": inputs,
"output": "Hello world!",
"start_time": "2023-11-24T06:03:20.2688262Z",
"end_time": "2023-11-24T06:03:20.268858Z",
"index": index,
"system_metrics": {"duration": "00:00:00.0000318", "total_tokens": 0},
"result": "Hello world!",
}
},
}
def _get_aggr_result_dict(run_id, inputs, has_error=False):
if has_error:
return {
"error": {
"message": "error for tests",
"messageFormat": "",
"messageParameters": {},
"referenceCode": None,
"debugInfo": {
"type": "Exception",
"message": "error for tests",
"stackTrace": "...",
"innerException": None,
},
"additionalInfo": None,
"code": "UserError",
"innerError": {"code": "Exception", "innerError": None},
},
}
return {
"output": None,
"metrics": {"accuracy": 0.5},
"node_run_infos": {
"aggregation": {
"node": "aggregation",
"flow_run_id": run_id,
"parent_run_id": run_id,
"run_id": "dummy_node_run_id",
"status": "Completed",
"inputs": inputs,
"output": "Hello world!",
"start_time": "2023-11-24T06:03:20.2688262Z",
"end_time": "2023-11-24T06:03:20.268858Z",
"system_metrics": {"duration": "00:00:00.0000318", "total_tokens": 0},
"result": "Hello world!",
}
},
}
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/.coveragerc | [run]
omit =
*/promptflow/_cli/*
*/promptflow/_sdk/*
*/promptflow/_telemetry/*
*/promptflow/azure/*
*/promptflow/entities/*
*/promptflow/operations/*
*__init__.py*
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_executor_execution_failures.py | import pytest
from promptflow.contracts.run_info import Status
from promptflow.executor import FlowExecutor
from ..utils import (
get_yaml_file,
)
SAMPLE_FLOW = "web_classification_no_variants"
SAMPLE_EVAL_FLOW = "classification_accuracy_evaluation"
SAMPLE_FLOW_WITH_PARTIAL_FAILURE = "python_tool_partial_failure"
SAMPLE_FLOW_WITH_LANGCHAIN_TRACES = "flow_with_langchain_traces"
expected_stack_traces = {
"sync_tools_failures": """Traceback (most recent call last):
sync_fail.py", line 11, in raise_an_exception
raise_exception(s)
sync_fail.py", line 5, in raise_exception
raise Exception(msg)
Exception: In raise_exception: dummy_input
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
sync_fail.py", line 13, in raise_an_exception
raise Exception(f"In tool raise_an_exception: {s}") from e
Exception: In tool raise_an_exception: dummy_input
""".split("\n"),
"async_tools_failures": """Traceback (most recent call last):
async_fail.py", line 11, in raise_an_exception_async
await raise_exception_async(s)
async_fail.py", line 5, in raise_exception_async
raise Exception(msg)
Exception: In raise_exception_async: dummy_input
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
in raise_an_exception_async
raise Exception(f"In tool raise_an_exception_async: {s}") from e
Exception: In tool raise_an_exception_async: dummy_input
""".split("\n"),
}
@pytest.mark.e2etest
class TestExecutorFailures:
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, node_name, message",
[
("sync_tools_failures", "sync_fail", "In tool raise_an_exception: dummy_input"),
("async_tools_failures", "async_fail", "In tool raise_an_exception_async: dummy_input"),
],
)
def test_executor_exec_node_fail(self, flow_folder, node_name, message):
yaml_file = get_yaml_file(flow_folder)
run_info = FlowExecutor.load_and_exec_node(yaml_file, node_name)
assert run_info.output is None
assert run_info.status == Status.Failed
assert isinstance(run_info.api_calls, list)
assert len(run_info.api_calls) == 1
assert run_info.node == node_name
assert run_info.system_metrics["duration"] >= 0
assert run_info.error is not None
assert f"Execution failure in '{node_name}'" in run_info.error["message"]
assert len(run_info.error["additionalInfo"]) == 1
user_error_info_dict = run_info.error["additionalInfo"][0]
assert "ToolExecutionErrorDetails" == user_error_info_dict["type"]
user_error_info = user_error_info_dict["info"]
assert message == user_error_info["message"]
# Make sure the stack trace is as expected
stacktrace = user_error_info["traceback"].split("\n")
expected_stack_trace = expected_stack_traces[flow_folder]
assert len(stacktrace) == len(expected_stack_trace)
for expected_item, actual_item in zip(expected_stack_trace, stacktrace):
assert expected_item in actual_item
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, failed_node_name, message",
[
("sync_tools_failures", "sync_fail", "In tool raise_an_exception: dummy_input"),
("async_tools_failures", "async_fail", "In tool raise_an_exception_async: dummy_input"),
],
)
def test_executor_exec_line_fail(self, flow_folder, failed_node_name, message):
yaml_file = get_yaml_file(flow_folder)
executor = FlowExecutor.create(yaml_file, {}, raise_ex=False)
line_result = executor.exec_line({})
run_info = line_result.run_info
assert run_info.output is None
assert run_info.status == Status.Failed
assert isinstance(run_info.api_calls, list)
assert len(run_info.api_calls) == 1
assert run_info.system_metrics["duration"] >= 0
assert run_info.error is not None
assert f"Execution failure in '{failed_node_name}'" in run_info.error["message"]
assert len(run_info.error["additionalInfo"]) == 1
user_error_info_dict = run_info.error["additionalInfo"][0]
assert "ToolExecutionErrorDetails" == user_error_info_dict["type"]
user_error_info = user_error_info_dict["info"]
assert message == user_error_info["message"]
# Make sure the stack trace is as expected
stacktrace = user_error_info["traceback"].split("\n")
expected_stack_trace = expected_stack_traces[flow_folder]
assert len(stacktrace) == len(expected_stack_trace)
for expected_item, actual_item in zip(expected_stack_trace, stacktrace):
assert expected_item in actual_item
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_logs.py | from pathlib import Path
from tempfile import mkdtemp
import pytest
from promptflow._utils.logger_utils import LogContext
from promptflow.batch import BatchEngine
from promptflow.batch._result import BatchResult
from promptflow.contracts.run_info import Status
from promptflow.contracts.run_mode import RunMode
from promptflow.executor import FlowExecutor
from ..utils import (
get_flow_folder,
get_flow_inputs_file,
get_flow_sample_inputs,
get_yaml_file,
load_content,
load_jsonl,
)
TEST_LOGS_FLOW = ["print_input_flow"]
SAMPLE_FLOW_WITH_TEN_INPUTS = "simple_flow_with_ten_inputs"
OUTPUT_FILE_NAME = "output.jsonl"
def submit_batch_run(
flow_folder,
inputs_mapping,
*,
input_dirs={},
input_file_name="samples.json",
run_id=None,
connections={},
storage=None,
return_output_dir=False,
):
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder), get_flow_folder(flow_folder), connections=connections, storage=storage
)
if not input_dirs and inputs_mapping:
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(flow_folder, file_name=input_file_name)}
output_dir = Path(mkdtemp())
if return_output_dir:
return batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir, run_id=run_id), output_dir
return batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir, run_id=run_id)
def get_batch_inputs_line(flow_folder, sample_inputs_file="samples.json"):
inputs = get_flow_sample_inputs(flow_folder, sample_inputs_file=sample_inputs_file)
return len(inputs)
@pytest.mark.usefixtures("dev_connections")
@pytest.mark.e2etest
class TestExecutorLogs:
def assert_node_run_info(self, node_run_info, content):
assert node_run_info.status == Status.Completed
assert content in node_run_info.logs["stdout"]
assert "STDOUT:" in node_run_info.logs["stdout"]
assert content in node_run_info.logs["stderr"]
assert "STDERR:" in node_run_info.logs["stderr"]
def assert_flow_result(self, flow_result, content):
assert isinstance(flow_result.output, dict)
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
for node_run_info in flow_result.node_run_infos.values():
self.assert_node_run_info(node_run_info, content)
def submit_bulk_run(self, folder_name):
batch_engine = BatchEngine(get_yaml_file(folder_name), get_flow_folder(folder_name), connections={})
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(folder_name)}
inputs_mapping = {"text": "${data.text}"}
output_dir = Path(mkdtemp())
return batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir)
@pytest.mark.parametrize(
"folder_name",
TEST_LOGS_FLOW,
)
def test_node_logs(self, folder_name):
# Test node logs in flow run
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(folder_name), {})
content = "line_text"
flow_result = executor.exec_line({"text": content})
node_run_ids = [node_run_info.run_id for node_run_info in flow_result.node_run_infos.values()]
for node_run_id in node_run_ids:
logs = executor._run_tracker.node_log_manager.get_logs(node_run_id)
assert logs["stderr"] is None and logs["stdout"] is None, f"Logs for node {node_run_id} is cleared."
self.assert_flow_result(flow_result, content)
# Test node logs in single node run
content = "single_node_text"
node_run_info = FlowExecutor.load_and_exec_node(
get_yaml_file(folder_name),
"print_input",
flow_inputs={"text": content},
)
self.assert_node_run_info(node_run_info, content)
@pytest.mark.parametrize(
"folder_name",
TEST_LOGS_FLOW,
)
def test_executor_logs(self, folder_name):
logs_directory = Path(mkdtemp())
flow_run_log_path = str(logs_directory / "test_flow_run.log")
bulk_run_log_path = str(logs_directory / "test_bulk_run.log")
# flow run: test exec_line
with LogContext(flow_run_log_path):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(folder_name), {})
executor.exec_line({"text": "line_text"})
log_content = load_content(flow_run_log_path)
loggers_name_list = ["execution", "execution.flow"]
assert all(logger in log_content for logger in loggers_name_list)
# bulk run: test batch_engine.run
# setting run_mode to BulkTest is a requirement to use bulk_logger
with LogContext(bulk_run_log_path, run_mode=RunMode.Batch):
self.submit_bulk_run(folder_name)
log_content = load_content(bulk_run_log_path)
loggers_name_list = ["execution", "execution.bulk"]
# bulk logger will print the average execution time and estimated time
bulk_logs_keywords = ["Average execution time for completed lines", "Estimated time for incomplete lines"]
assert all(logger in log_content for logger in loggers_name_list)
assert all(keyword in log_content for keyword in bulk_logs_keywords)
@pytest.mark.parametrize(
"folder_name",
TEST_LOGS_FLOW,
)
def test_node_logs_in_executor_logs(self, folder_name):
logs_directory = Path(mkdtemp())
flow_run_log_path = str(logs_directory / "test_flow_run.log")
bulk_run_log_path = str(logs_directory / "test_bulk_run.log")
# flow run: test exec_line
with LogContext(flow_run_log_path, run_mode=RunMode.Test):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(folder_name), {})
executor.exec_line({"text": "line_text"})
log_content = load_content(flow_run_log_path)
node_logs_list = ["print_input in line", "stdout> STDOUT:", "stderr> STDERR:"]
assert all(node_log in log_content for node_log in node_logs_list)
# bulk run: test batch_engine.run
# setting run_mode to BulkTest is a requirement to use bulk_logger
with LogContext(bulk_run_log_path, run_mode=RunMode.Batch):
self.submit_bulk_run(folder_name)
log_content = load_content(bulk_run_log_path)
node_logs_list = ["print_input in line", "stderr> STDERR:"]
assert all(node_log in log_content for node_log in node_logs_list)
def test_long_run_log(self):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file("long_run"), {})
file_path = Path(mkdtemp()) / "flow.log"
with LogContext(file_path):
flow_result = executor.exec_line({}, index=0)
node_run = flow_result.node_run_infos["long_run_node"]
assert node_run.status == Status.Completed
with open(file_path) as fin:
lines = fin.readlines()
lines = [line for line in lines if line.strip()]
target_texts = [
"INFO Start executing nodes in thread pool mode.",
"INFO Start to run 1 nodes with concurrency level 16.",
"INFO Executing node long_run_node.",
"WARNING long_run_node in line 0 has been running for 60 seconds, stacktrace of thread",
", line 16, in long_run_func",
"return f2()",
", line 11, in f2",
"return f1()",
", line 6, in f1",
"time.sleep(61)",
"INFO Node long_run_node completes.",
]
msg = f"Got {len(lines)} lines in {file_path}, expected {len(target_texts)}."
assert len(lines) == len(target_texts), msg
for actual, expected in zip(lines, target_texts):
assert expected in actual, f"Expected {expected} in {actual}"
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, inputs_mapping",
[
(
SAMPLE_FLOW_WITH_TEN_INPUTS,
{"input": "${data.input}", "index": "${data.index}"},
)
],
)
def test_log_progress(self, flow_folder, inputs_mapping, dev_connections):
logs_directory = Path(mkdtemp())
bulk_run_log_path = str(logs_directory / "test_bulk_run.log")
with LogContext(bulk_run_log_path, run_mode=RunMode.Batch):
batch_result, output_dir = submit_batch_run(
flow_folder, inputs_mapping, connections=dev_connections, return_output_dir=True
)
nlines = get_batch_inputs_line(flow_folder)
log_content = load_content(bulk_run_log_path)
for i in range(1, nlines + 1):
assert f"Finished {i} / {nlines} lines." in log_content
assert isinstance(batch_result, BatchResult)
assert batch_result.total_lines == nlines
assert batch_result.completed_lines == nlines
assert batch_result.start_time < batch_result.end_time
assert batch_result.system_metrics.duration > 0
outputs = load_jsonl(output_dir / OUTPUT_FILE_NAME)
assert len(outputs) == nlines
for i, output in enumerate(outputs):
assert isinstance(output, dict)
assert "line_number" in output, f"line_number is not in {i}th output {output}"
assert output["line_number"] == i, f"line_number is not correct in {i}th output {output}"
def test_activate_config_log(self):
logs_directory = Path(mkdtemp())
log_path = str(logs_directory / "flow.log")
# flow run: test exec_line
with LogContext(log_path, run_mode=RunMode.Test):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file("activate_flow"), {})
# use default inputs
executor.exec_line({})
log_content = load_content(log_path)
logs_list = [
"execution.flow",
"The node 'nodeA' will be bypassed because the activate condition is not met, "
"i.e. '${flow.text}' is not equal to 'hello'.",
"The node 'nodeB' will be bypassed because it depends on the node 'nodeA' "
"which has already been bypassed in the activate config.",
"The node 'nodeC' will be bypassed because all nodes ['nodeB'] it depends on are bypassed.",
"The node 'nodeD' will be executed because the activate condition is met, "
"i.e. '${flow.text}' is equal to 'world'.",
]
assert all(log in log_content for log in logs_list)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_executor_validation.py | import json
from pathlib import Path
from tempfile import mkdtemp
import pytest
from promptflow._core._errors import FlowOutputUnserializable, InvalidSource
from promptflow._core.tools_manager import APINotFound
from promptflow._sdk._constants import DAG_FILE_NAME
from promptflow._utils.utils import dump_list_to_jsonl
from promptflow.batch import BatchEngine
from promptflow.contracts._errors import FailedToImportModule
from promptflow.executor import FlowExecutor
from promptflow.executor._errors import (
ConnectionNotFound,
DuplicateNodeName,
EmptyOutputReference,
InputNotFound,
InputReferenceNotFound,
InputTypeError,
InvalidConnectionType,
NodeCircularDependency,
NodeInputValidationError,
NodeReferenceNotFound,
OutputReferenceNotFound,
ResolveToolError,
SingleNodeValidationError,
)
from ..utils import FLOW_ROOT, WRONG_FLOW_ROOT, get_flow_folder, get_flow_inputs_file, get_yaml_file
@pytest.mark.usefixtures("use_secrets_config_file", "dev_connections")
@pytest.mark.e2etest
class TestValidation:
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, yml_file, error_class, inner_class, error_msg",
[
(
"flow_llm_with_wrong_conn",
"flow.dag.yaml",
ResolveToolError,
InvalidConnectionType,
(
"Tool load failed in 'wrong_llm': "
"(InvalidConnectionType) Connection type CustomConnection is not supported for LLM."
),
),
(
"nodes_names_duplicated",
"flow.dag.yaml",
DuplicateNodeName,
None,
(
"Invalid node definitions found in the flow graph. Node with name 'stringify_num' appears more "
"than once in the node definitions in your flow, which is not allowed. To "
"address this issue, please review your flow and either rename or remove "
"nodes with identical names."
),
),
(
"source_file_missing",
"flow.dag.jinja.yaml",
ResolveToolError,
InvalidSource,
(
"Tool load failed in 'summarize_text_content': (InvalidSource) "
"Node source path 'summarize_text_content__variant_1.jinja2' is invalid on node "
"'summarize_text_content'."
),
),
(
"node_reference_not_found",
"flow.dag.yaml",
NodeReferenceNotFound,
None,
(
"Invalid node definitions found in the flow graph. Node 'divide_num_2' references a non-existent "
"node 'divide_num_3' in your flow. Please review your flow to ensure that the "
"node name is accurately specified."
),
),
(
"node_circular_dependency",
"flow.dag.yaml",
NodeCircularDependency,
None,
(
"Invalid node definitions found in the flow graph. Node circular dependency has been detected "
"among the nodes in your flow. Kindly review the reference relationships for "
"the nodes ['divide_num', 'divide_num_1', 'divide_num_2'] and resolve the "
"circular reference issue in the flow."
),
),
(
"flow_input_reference_invalid",
"flow.dag.yaml",
InputReferenceNotFound,
None,
(
"Invalid node definitions found in the flow graph. Node 'divide_num' references flow input 'num_1' "
"which is not defined in your flow. To resolve this issue, please review your "
"flow, ensuring that you either add the missing flow inputs or adjust node "
"reference to the correct flow input."
),
),
(
"flow_output_reference_invalid",
"flow.dag.yaml",
EmptyOutputReference,
None,
(
"The output 'content' for flow is incorrect. The reference is not specified for the output "
"'content' in the flow. To rectify this, ensure that you accurately specify "
"the reference in the flow."
),
),
(
"outputs_reference_not_valid",
"flow.dag.yaml",
OutputReferenceNotFound,
None,
(
"The output 'content' for flow is incorrect. The output 'content' references non-existent "
"node 'another_stringify_num' in your flow. To resolve this issue, please "
"carefully review your flow and correct the reference definition for the "
"output in question."
),
),
(
"outputs_with_invalid_flow_inputs_ref",
"flow.dag.yaml",
OutputReferenceNotFound,
None,
(
"The output 'num' for flow is incorrect. The output 'num' references non-existent flow "
"input 'num11' in your flow. Please carefully review your flow and correct "
"the reference definition for the output in question."
),
),
],
)
def test_executor_create_failure_type_and_message(
self, flow_folder, yml_file, error_class, inner_class, error_msg, dev_connections
):
with pytest.raises(error_class) as exc_info:
FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, WRONG_FLOW_ROOT, yml_file), dev_connections)
if isinstance(exc_info.value, ResolveToolError):
assert isinstance(exc_info.value.inner_exception, inner_class)
assert error_msg == exc_info.value.message
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, yml_file, error_class, inner_class",
[
("source_file_missing", "flow.dag.python.yaml", ResolveToolError, InvalidSource),
],
)
def test_executor_create_failure_type(self, flow_folder, yml_file, error_class, inner_class, dev_connections):
with pytest.raises(error_class) as e:
FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, WRONG_FLOW_ROOT, yml_file), dev_connections)
if isinstance(e.value, ResolveToolError):
assert isinstance(e.value.inner_exception, inner_class)
@pytest.mark.parametrize(
"ordered_flow_folder, unordered_flow_folder",
[
("web_classification_no_variants", "web_classification_no_variants_unordered"),
],
)
def test_node_topology_in_order(self, ordered_flow_folder, unordered_flow_folder, dev_connections):
ordered_executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(ordered_flow_folder), dev_connections)
unordered_executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(unordered_flow_folder), dev_connections)
for node1, node2 in zip(ordered_executor._flow.nodes, unordered_executor._flow.nodes):
assert node1.name == node2.name
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, error_class, inner_class",
[
("invalid_connection", ResolveToolError, ConnectionNotFound),
("tool_type_missing", ResolveToolError, NotImplementedError),
("wrong_module", FailedToImportModule, None),
("wrong_api", ResolveToolError, APINotFound),
("wrong_provider", ResolveToolError, APINotFound),
],
)
def test_invalid_flow_dag(self, flow_folder, error_class, inner_class, dev_connections):
with pytest.raises(error_class) as e:
FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, WRONG_FLOW_ROOT), dev_connections)
if isinstance(e.value, ResolveToolError):
assert isinstance(e.value.inner_exception, inner_class)
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, line_input, error_class",
[
("simple_flow_with_python_tool", {"num11": "22"}, InputNotFound),
("simple_flow_with_python_tool", {"num": "hello"}, InputTypeError),
("python_tool_with_simple_image_without_default", {}, InputNotFound),
],
)
def test_flow_run_input_type_invalid(self, flow_folder, line_input, error_class, dev_connections):
# Flow run - the input is from get_partial_line_inputs()
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, FLOW_ROOT), dev_connections)
with pytest.raises(error_class):
executor.exec_line(line_input)
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, line_input, error_class, error_msg",
[
(
"flow_output_unserializable",
{"num": "22"},
FlowOutputUnserializable,
(
"The output 'content' for flow is incorrect. The output value is not JSON serializable. "
"JSON dump failed: (TypeError) Object of type UnserializableClass is not JSON serializable. "
"Please verify your flow output and make sure the value serializable."
),
),
],
)
def test_flow_run_execution_errors(self, flow_folder, line_input, error_class, error_msg, dev_connections):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, WRONG_FLOW_ROOT), dev_connections)
# For now, there exception is designed to be swallowed in executor. But Run Info would have the error details
res = executor.exec_line(line_input)
assert error_msg == res.run_info.error["message"]
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, inputs_mapping, error_message, error_class",
[
(
"simple_flow_with_python_tool",
{"num": "${data.num}"},
(
"The input for flow is incorrect. The value for flow input 'num' in line 0 of input data does not "
"match the expected type 'int'. Please change flow input type or adjust the input value in "
"your input data."
),
"InputTypeError",
),
],
)
def test_batch_run_input_type_invalid(
self, flow_folder, inputs_mapping, error_message, error_class, dev_connections
):
# Bulk run - the input is from sample.json
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder), get_flow_folder(flow_folder), connections=dev_connections
)
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(flow_folder)}
output_dir = Path(mkdtemp())
batch_results = batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir)
assert error_message in str(
batch_results.error_summary.error_list[0].error
), f"Expected message {error_message} but got {str(batch_results.error_summary.error_list[0].error)}"
assert error_class in str(
batch_results.error_summary.error_list[0].error
), f"Expected message {error_class} but got {str(batch_results.error_summary.error_list[0].error)}"
@pytest.mark.parametrize(
"path_root, flow_folder, node_name, line_input, error_class, error_msg",
[
(
FLOW_ROOT,
"simple_flow_with_python_tool",
"divide_num",
{"num11": "22"},
InputNotFound,
(
"The input for node is incorrect. Node input 'num' is not found in input data "
"for node 'divide_num'. Please verify the inputs data for the node."
),
),
(
FLOW_ROOT,
"simple_flow_with_python_tool",
"divide_num",
{"num": "hello"},
InputTypeError,
(
"The input for node is incorrect. Value for input 'num' of node 'divide_num' "
"is not type 'int'. Please review and rectify the input data."
),
),
(
WRONG_FLOW_ROOT,
"flow_input_reference_invalid",
"divide_num",
{"num": "22"},
InputNotFound,
(
"The input for node is incorrect. Node input 'num_1' is not found from flow "
"inputs of node 'divide_num'. Please review the node definition in your flow."
),
),
(
FLOW_ROOT,
"simple_flow_with_python_tool",
"bad_node_name",
{"num": "22"},
SingleNodeValidationError,
(
"Validation failed when attempting to execute the node. Node 'bad_node_name' is not found in flow "
"'flow.dag.yaml'. Please change node name or correct the flow file."
),
),
(
WRONG_FLOW_ROOT,
"node_missing_type_or_source",
"divide_num",
{"num": "22"},
SingleNodeValidationError,
(
"Validation failed when attempting to execute the node. Properties 'source' or 'type' are not "
"specified for Node 'divide_num' in flow 'flow.dag.yaml'. Please make sure "
"these properties are in place and try again."
),
),
],
)
def test_single_node_input_type_invalid(
self, path_root: str, flow_folder, node_name, line_input, error_class, error_msg, dev_connections
):
# Single Node run - the inputs are from flow_inputs + dependency_nodes_outputs
with pytest.raises(error_class) as exe_info:
FlowExecutor.load_and_exec_node(
flow_file=DAG_FILE_NAME,
node_name=node_name,
flow_inputs=line_input,
dependency_nodes_outputs={},
connections=dev_connections,
working_dir=Path(path_root) / flow_folder,
raise_ex=True,
)
assert error_msg == exe_info.value.message
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, msg",
[
(
"prompt_tool_with_duplicated_inputs",
"Invalid inputs {'template'} in prompt template of node prompt_tool_with_duplicated_inputs. "
"These inputs are duplicated with the reserved parameters of prompt tool.",
),
(
"llm_tool_with_duplicated_inputs",
"Invalid inputs {'prompt'} in prompt template of node llm_tool_with_duplicated_inputs. "
"These inputs are duplicated with the parameters of AzureOpenAI.completion.",
),
],
)
def test_flow_run_with_duplicated_inputs(self, flow_folder, msg, dev_connections):
with pytest.raises(ResolveToolError, match=msg) as e:
FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, FLOW_ROOT), dev_connections)
assert isinstance(e.value.inner_exception, NodeInputValidationError)
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, batch_input, raise_on_line_failure, error_class",
[
("simple_flow_with_python_tool", [{"num": "hello"}], True, Exception),
("simple_flow_with_python_tool", [{"num": "hello"}], False, InputTypeError),
("simple_flow_with_python_tool", [{"num": "22"}], True, None),
("simple_flow_with_python_tool", [{"num": "22"}], False, None),
],
)
def test_batch_run_raise_on_line_failure(
self, flow_folder, batch_input, raise_on_line_failure, error_class, dev_connections
):
# Bulk run - the input is from sample.json
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder), get_flow_folder(flow_folder), connections=dev_connections
)
# prepare input file and output dir
input_file = Path(mkdtemp()) / "inputs.jsonl"
dump_list_to_jsonl(input_file, batch_input)
input_dirs = {"data": input_file}
output_dir = Path(mkdtemp())
inputs_mapping = {"num": "${data.num}"}
if error_class is None:
batch_result = batch_engine.run(
input_dirs, inputs_mapping, output_dir, raise_on_line_failure=raise_on_line_failure
)
assert batch_result.total_lines == 1
assert batch_result.completed_lines == 1
assert batch_result.error_summary.error_list == []
else:
if raise_on_line_failure:
with pytest.raises(error_class):
batch_engine.run(
input_dirs, inputs_mapping, output_dir, raise_on_line_failure=raise_on_line_failure
)
else:
batch_result = batch_engine.run(
input_dirs, inputs_mapping, output_dir, raise_on_line_failure=raise_on_line_failure
)
assert batch_result.total_lines == 1
assert batch_result.failed_lines == 1
assert error_class.__name__ in json.dumps(batch_result.error_summary.error_list[0].error)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_langchain.py | from pathlib import Path
from tempfile import mkdtemp
import pytest
from promptflow.batch import BatchEngine
from promptflow.batch._result import BatchResult
from ..utils import get_flow_folder, get_flow_inputs_file, get_yaml_file
@pytest.mark.usefixtures("use_secrets_config_file", "dev_connections")
@pytest.mark.e2etest
class TestLangchain:
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, inputs_mapping",
[
("flow_with_langchain_traces", {"question": "${data.question}"}),
("openai_chat_api_flow", {"question": "${data.question}", "chat_history": "${data.chat_history}"}),
("openai_completion_api_flow", {"prompt": "${data.prompt}"}),
],
)
def test_batch_with_langchain(self, flow_folder, inputs_mapping, dev_connections):
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder), get_flow_folder(flow_folder), connections=dev_connections
)
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(flow_folder)}
output_dir = Path(mkdtemp())
batch_results = batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir)
assert isinstance(batch_results, BatchResult)
assert batch_results.total_lines == batch_results.completed_lines
assert batch_results.system_metrics.total_tokens > 0
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_executor_happypath.py | import logging
import multiprocessing
import os
import re
import shutil
import sys
from pathlib import Path
from types import GeneratorType
import pytest
from promptflow.contracts.run_info import Status
from promptflow.exceptions import UserErrorException
from promptflow.executor import FlowExecutor
from promptflow.executor._errors import ConnectionNotFound, InputTypeError, ResolveToolError
from promptflow.executor.flow_executor import execute_flow
from promptflow.storage._run_storage import DefaultRunStorage
from ..utils import FLOW_ROOT, get_flow_folder, get_flow_sample_inputs, get_yaml_file, is_image_file
SAMPLE_FLOW = "web_classification_no_variants"
@pytest.mark.usefixtures("use_secrets_config_file", "dev_connections")
@pytest.mark.e2etest
class TestExecutor:
def get_line_inputs(self, flow_folder=""):
if flow_folder:
inputs = self.get_bulk_inputs(flow_folder)
return inputs[0]
return {
"url": "https://www.microsoft.com/en-us/windows/",
"text": "some_text",
}
def get_bulk_inputs(self, nlinee=4, flow_folder="", sample_inputs_file="", return_dict=False):
if flow_folder:
if not sample_inputs_file:
sample_inputs_file = "samples.json"
inputs = get_flow_sample_inputs(flow_folder, sample_inputs_file=sample_inputs_file)
if isinstance(inputs, list) and len(inputs) > 0:
return inputs
elif isinstance(inputs, dict):
if return_dict:
return inputs
return [inputs]
else:
raise Exception(f"Invalid type of bulk input: {inputs}")
return [self.get_line_inputs() for _ in range(nlinee)]
def skip_serp(self, flow_folder, dev_connections):
serp_required_flows = ["package_tools"]
# Real key is usually more than 32 chars
serp_key = dev_connections.get("serp_connection", {"value": {"api_key": ""}})["value"]["api_key"]
if flow_folder in serp_required_flows and len(serp_key) < 32:
pytest.skip("serp_connection is not prepared")
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder",
[
SAMPLE_FLOW,
"prompt_tools",
"script_with___file__",
"script_with_import",
"package_tools",
"connection_as_input",
"async_tools",
"async_tools_with_sync_tools",
"tool_with_assistant_definition",
],
)
def test_executor_exec_line(self, flow_folder, dev_connections):
self.skip_serp(flow_folder, dev_connections)
os.chdir(get_flow_folder(flow_folder))
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder), dev_connections)
flow_result = executor.exec_line(self.get_line_inputs())
assert not executor._run_tracker._flow_runs, "Flow runs in run tracker should be empty."
assert not executor._run_tracker._node_runs, "Node runs in run tracker should be empty."
assert isinstance(flow_result.output, dict)
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
node_count = len(executor._flow.nodes)
assert isinstance(flow_result.run_info.api_calls, list) and len(flow_result.run_info.api_calls) == 1
assert (
isinstance(flow_result.run_info.api_calls[0]["children"], list)
and len(flow_result.run_info.api_calls[0]["children"]) == node_count
)
assert len(flow_result.node_run_infos) == node_count
for node, node_run_info in flow_result.node_run_infos.items():
assert node_run_info.status == Status.Completed
assert node_run_info.node == node
assert isinstance(node_run_info.api_calls, list) # api calls is set
def test_long_running_log(self, dev_connections, capsys):
# TODO: investigate why flow_logger does not output to stdout in test case
from promptflow._utils.logger_utils import flow_logger
flow_logger.addHandler(logging.StreamHandler(sys.stdout))
os.environ["PF_TASK_PEEKING_INTERVAL"] = "1"
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file("async_tools"), dev_connections)
executor.exec_line(self.get_line_inputs())
captured = capsys.readouterr()
expected_long_running_str_1 = r".*.*Task async_passthrough has been running for 1 seconds, stacktrace:\n.*async_passthrough\.py.*in passthrough_str_and_wait\n.*await asyncio.sleep\(1\).*tasks\.py.*" # noqa E501
assert re.match(
expected_long_running_str_1, captured.out, re.DOTALL
), "flow_logger should contain long running async tool log"
expected_long_running_str_2 = r".*.*Task async_passthrough has been running for 2 seconds, stacktrace:\n.*async_passthrough\.py.*in passthrough_str_and_wait\n.*await asyncio.sleep\(1\).*tasks\.py.*" # noqa E501
assert re.match(
expected_long_running_str_2, captured.out, re.DOTALL
), "flow_logger should contain long running async tool log"
flow_logger.handlers.pop()
os.environ.pop("PF_TASK_PEEKING_INTERVAL")
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder, node_name, flow_inputs, dependency_nodes_outputs",
[
("web_classification_no_variants", "summarize_text_content", {}, {"fetch_text_content_from_url": "Hello"}),
("prompt_tools", "summarize_text_content_prompt", {"text": "text"}, {}),
("script_with___file__", "node1", {"text": "text"}, None),
("script_with___file__", "node2", None, {"node1": "text"}),
("script_with___file__", "node3", None, None),
("package_tools", "search_by_text", {"text": "elon mask"}, None), # Skip since no api key in CI
("connection_as_input", "conn_node", None, None),
("simple_aggregation", "accuracy", {"text": "A"}, {"passthrough": "B"}),
("script_with_import", "node1", {"text": "text"}, None),
],
)
def test_executor_exec_node(self, flow_folder, node_name, flow_inputs, dependency_nodes_outputs, dev_connections):
self.skip_serp(flow_folder, dev_connections)
yaml_file = get_yaml_file(flow_folder)
run_info = FlowExecutor.load_and_exec_node(
yaml_file,
node_name,
flow_inputs=flow_inputs,
dependency_nodes_outputs=dependency_nodes_outputs,
connections=dev_connections,
raise_ex=True,
)
assert run_info.output is not None
assert run_info.status == Status.Completed
assert isinstance(run_info.api_calls, list)
assert run_info.node == node_name
assert run_info.system_metrics["duration"] >= 0
def test_executor_exec_node_with_llm_node(self, dev_connections):
# Run the test in a new process to ensure the openai api is injected correctly for the single node run
context = multiprocessing.get_context("spawn")
queue = context.Queue()
process = context.Process(
target=exec_node_within_process,
args=(queue, "llm_tool", "joke", {"topic": "fruit"}, {}, dev_connections, True),
)
process.start()
process.join()
if not queue.empty():
raise queue.get()
def test_executor_node_overrides(self, dev_connections):
inputs = self.get_line_inputs()
executor = FlowExecutor.create(
get_yaml_file(SAMPLE_FLOW),
dev_connections,
node_override={"classify_with_llm.deployment_name": "dummy_deployment"},
raise_ex=True,
)
with pytest.raises(UserErrorException) as e:
executor.exec_line(inputs)
assert type(e.value).__name__ == "WrappedOpenAIError"
assert "The API deployment for this resource does not exist." in str(e.value)
with pytest.raises(ResolveToolError) as e:
executor = FlowExecutor.create(
get_yaml_file(SAMPLE_FLOW),
dev_connections,
node_override={"classify_with_llm.connection": "dummy_connection"},
raise_ex=True,
)
assert isinstance(e.value.inner_exception, ConnectionNotFound)
assert "Connection 'dummy_connection' not found" in str(e.value)
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder",
[
"no_inputs_outputs",
],
)
def test_flow_with_no_inputs_and_output(self, flow_folder, dev_connections):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, FLOW_ROOT), dev_connections)
flow_result = executor.exec_line({})
assert flow_result.output == {}
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
node_count = len(executor._flow.nodes)
assert isinstance(flow_result.run_info.api_calls, list) and len(flow_result.run_info.api_calls) == node_count
assert len(flow_result.node_run_infos) == node_count
for node, node_run_info in flow_result.node_run_infos.items():
assert node_run_info.status == Status.Completed
assert node_run_info.node == node
assert isinstance(node_run_info.api_calls, list) # api calls is set
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder",
[
"simple_flow_with_python_tool",
],
)
def test_convert_flow_input_types(self, flow_folder, dev_connections) -> None:
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, FLOW_ROOT), dev_connections)
ret = executor.convert_flow_input_types(inputs={"num": "11"})
assert ret == {"num": 11}
ret = executor.convert_flow_input_types(inputs={"text": "12", "num": "11"})
assert ret == {"text": "12", "num": 11}
with pytest.raises(InputTypeError):
ret = executor.convert_flow_input_types(inputs={"num": "hello"})
executor.convert_flow_input_types(inputs={"num": "hello"})
def test_chat_flow_stream_mode(self, dev_connections) -> None:
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file("python_stream_tools", FLOW_ROOT), dev_connections)
# To run a flow with stream output, we need to set this flag to run tracker.
# TODO: refine the interface
inputs = {"text": "hello", "chat_history": []}
line_result = executor.exec_line(inputs, allow_generator_output=True)
# Assert there's only one output
assert len(line_result.output) == 1
assert set(line_result.output.keys()) == {"output_echo"}
# Assert the only output is a generator
output_echo = line_result.output["output_echo"]
assert isinstance(output_echo, GeneratorType)
assert list(output_echo) == ["Echo: ", "hello "]
# Assert the flow is completed and no errors are raised
flow_run_info = line_result.run_info
assert flow_run_info.status == Status.Completed
assert flow_run_info.error is None
@pytest.mark.parametrize(
"flow_folder",
[
"web_classification",
],
)
def test_executor_creation_with_default_variants(self, flow_folder, dev_connections):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder), dev_connections)
flow_result = executor.exec_line(self.get_line_inputs())
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
def test_executor_creation_with_default_input(self):
# Assert for single node run.
default_input_value = "input value from default"
yaml_file = get_yaml_file("default_input")
executor = FlowExecutor.create(yaml_file, {})
node_result = executor.load_and_exec_node(yaml_file, "test_print_input")
assert node_result.status == Status.Completed
assert node_result.output == default_input_value
# Assert for flow run.
flow_result = executor.exec_line({})
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
assert flow_result.output["output"] == default_input_value
aggr_results = executor.exec_aggregation({}, aggregation_inputs={})
flow_aggregate_node = aggr_results.node_run_infos["aggregate_node"]
assert flow_aggregate_node.status == Status.Completed
assert flow_aggregate_node.output == [default_input_value]
# Assert for exec
exec_result = executor.exec({})
assert exec_result["output"] == default_input_value
def test_executor_for_script_tool_with_init(self, dev_connections):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file("script_tool_with_init"), dev_connections)
flow_result = executor.exec_line({"input": "World"})
assert flow_result.run_info.status == Status.Completed
assert flow_result.output["output"] == "Hello World"
@pytest.mark.parametrize(
"output_dir_name, intermediate_dir_name, run_aggregation, expected_node_counts",
[
("output", "intermediate", True, 2),
("output_1", "intermediate_1", False, 1),
],
)
def test_execute_flow(
self, output_dir_name: str, intermediate_dir_name: str, run_aggregation: bool, expected_node_counts: int
):
flow_folder = get_flow_folder("eval_flow_with_simple_image")
# prepare output folder
output_dir = flow_folder / output_dir_name
intermediate_dir = flow_folder / intermediate_dir_name
output_dir.mkdir(exist_ok=True)
intermediate_dir.mkdir(exist_ok=True)
storage = DefaultRunStorage(base_dir=flow_folder, sub_dir=Path(intermediate_dir_name))
line_result = execute_flow(
flow_file=get_yaml_file(flow_folder),
working_dir=flow_folder,
output_dir=Path(output_dir_name),
inputs={},
connections={},
run_aggregation=run_aggregation,
storage=storage,
)
assert line_result.run_info.status == Status.Completed
assert len(line_result.node_run_infos) == expected_node_counts
assert all(is_image_file(output_file) for output_file in output_dir.iterdir())
assert all(is_image_file(output_file) for output_file in intermediate_dir.iterdir())
# clean up output folder
shutil.rmtree(output_dir)
shutil.rmtree(intermediate_dir)
def exec_node_within_process(queue, flow_file, node_name, flow_inputs, dependency_nodes_outputs, connections, raise_ex):
try:
result = FlowExecutor.load_and_exec_node(
flow_file=get_yaml_file(flow_file),
node_name=node_name,
flow_inputs=flow_inputs,
dependency_nodes_outputs=dependency_nodes_outputs,
connections=connections,
raise_ex=raise_ex,
)
# Assert llm single node run contains openai traces
# And the traces contains system metrics
OPENAI_AGGREGATE_METRICS = ["prompt_tokens", "completion_tokens", "total_tokens"]
assert len(result.api_calls) == 1
assert len(result.api_calls[0]["children"]) == 1
assert isinstance(result.api_calls[0]["children"][0]["system_metrics"], dict)
for key in OPENAI_AGGREGATE_METRICS:
assert key in result.api_calls[0]["children"][0]["system_metrics"]
for key in OPENAI_AGGREGATE_METRICS:
assert (
result.api_calls[0]["system_metrics"][key] == result.api_calls[0]["children"][0]["system_metrics"][key]
)
except Exception as ex:
queue.put(ex)
| 0 |
promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor | promptflow_repo/promptflow/src/promptflow/tests/executor/e2etests/test_activate.py | from pathlib import Path
from tempfile import mkdtemp
from typing import Dict
import pytest
from promptflow._utils.logger_utils import LogContext
from promptflow.batch._batch_engine import OUTPUT_FILE_NAME, BatchEngine
from promptflow.batch._result import BatchResult
from promptflow.contracts._errors import FlowDefinitionError
from promptflow.contracts.run_info import FlowRunInfo
from promptflow.contracts.run_info import RunInfo as NodeRunInfo
from promptflow.contracts.run_info import Status
from promptflow.executor import FlowExecutor
from ..utils import (
WRONG_FLOW_ROOT,
MemoryRunStorage,
get_flow_expected_result,
get_flow_expected_status_summary,
get_flow_folder,
get_flow_inputs,
get_flow_inputs_file,
get_yaml_file,
load_jsonl,
)
ACTIVATE_FLOW_TEST_CASES = [
"conditional_flow_with_activate",
"activate_with_no_inputs",
"all_depedencies_bypassed_with_activate_met",
"activate_condition_always_met",
]
@pytest.mark.usefixtures("dev_connections")
@pytest.mark.e2etest
class TestExecutorActivate:
@pytest.mark.parametrize("flow_folder", ACTIVATE_FLOW_TEST_CASES)
def test_flow_run_activate(self, dev_connections, flow_folder):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder), dev_connections)
results = executor.exec_line(get_flow_inputs(flow_folder))
# Assert the flow result
expected_result = get_flow_expected_result(flow_folder)
expected_result = expected_result[0] if isinstance(expected_result, list) else get_flow_expected_result
self.assert_activate_flow_run_result(results.run_info, expected_result)
self.assert_activate_node_run_result(results.node_run_infos, expected_result)
def test_batch_run_activate(self, dev_connections):
flow_folder = "conditional_flow_with_activate"
mem_run_storage = MemoryRunStorage()
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder),
get_flow_folder(flow_folder),
connections=dev_connections,
storage=mem_run_storage,
)
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(flow_folder, file_name="inputs.json")}
inputs_mapping = {"incident_id": "${data.incident_id}", "incident_content": "${data.incident_content}"}
output_dir = Path(mkdtemp())
batch_results = batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir)
expected_result = get_flow_expected_result(flow_folder)
expected_status_summary = get_flow_expected_status_summary(flow_folder)
self.assert_activate_bulk_run_result(
output_dir, mem_run_storage, batch_results, expected_result, expected_status_summary
)
def test_all_nodes_bypassed(self, dev_connections):
flow_folder = "all_nodes_bypassed"
file_path = Path(mkdtemp()) / "flow.log"
with LogContext(file_path):
executor = FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder), dev_connections)
result = executor.exec_line(get_flow_inputs(flow_folder))
assert result.output["result"] is None
with open(file_path) as fin:
content = fin.read()
assert "The node referenced by output:'third_node' is bypassed, which is not recommended." in content
def test_invalid_activate_config(self):
flow_folder = "invalid_activate_config"
with pytest.raises(FlowDefinitionError) as ex:
FlowExecutor.create(get_yaml_file(flow_folder, root=WRONG_FLOW_ROOT), {})
assert ex.value.message == (
"The definition of activate config for node divide_num is incorrect. "
"Please check your flow yaml and resubmit."
)
def test_aggregate_bypassed_nodes(self):
flow_folder = "conditional_flow_with_aggregate_bypassed"
mem_run_storage = MemoryRunStorage()
batch_engine = BatchEngine(
get_yaml_file(flow_folder), get_flow_folder(flow_folder), connections={}, storage=mem_run_storage
)
input_dirs = {"data": get_flow_inputs_file(flow_folder, file_name="inputs.json")}
inputs_mapping = {"case": "${data.case}", "value": "${data.value}"}
output_dir = Path(mkdtemp())
batch_results = batch_engine.run(input_dirs, inputs_mapping, output_dir)
expected_result = get_flow_expected_result(flow_folder)
expected_status_summary = get_flow_expected_status_summary(flow_folder)
self.assert_activate_bulk_run_result(
output_dir, mem_run_storage, batch_results, expected_result, expected_status_summary
)
# Validate the aggregate result
for node_run_info in mem_run_storage._node_runs.values():
if node_run_info.node == "aggregation_double":
assert node_run_info.status == Status.Completed
assert node_run_info.output == 3
elif node_run_info.node == "aggregation_square":
assert node_run_info.status == Status.Completed
assert node_run_info.output == 12.5
def assert_activate_bulk_run_result(
self,
output_dir: Path,
mem_run_storage: MemoryRunStorage,
batch_result: BatchResult,
expected_result,
expected_status_summary,
):
# Validate the flow outputs
outputs = load_jsonl(output_dir / OUTPUT_FILE_NAME)
for i, output in enumerate(outputs):
expected_outputs = expected_result[i]["expected_outputs"].copy()
expected_outputs.update({"line_number": i})
assert output == expected_outputs
# Validate the flow line results
flow_runs = {k: v for k, v in sorted(mem_run_storage._flow_runs.items(), key=lambda item: item[1].index)}
for i, (flow_run_id, flow_run_info) in enumerate(flow_runs.items()):
self.assert_activate_flow_run_result(flow_run_info, expected_result[i])
node_run_infos = {
node_run_info.node: node_run_info
for node_run_info in mem_run_storage._node_runs.values()
if node_run_info.parent_run_id == flow_run_id
}
self.assert_activate_node_run_result(node_run_infos, expected_result[i])
# Validate the flow status summary
assert batch_result.total_lines == batch_result.completed_lines
assert batch_result.node_status == expected_status_summary
def assert_activate_flow_run_result(self, flow_run_info: FlowRunInfo, expected_result):
# Validate the flow status
assert flow_run_info.status == Status.Completed
# Validate the flow output
assert isinstance(flow_run_info.output, dict)
assert flow_run_info.output == expected_result["expected_outputs"]
def assert_activate_node_run_result(self, node_run_infos: Dict[str, NodeRunInfo], expected_result):
# Validate the flow node run infos for the completed nodes
assert len(node_run_infos) == expected_result["expected_node_count"]
expected_bypassed_nodes = expected_result["expected_bypassed_nodes"]
completed_nodes_run_infos = [
run_info for i, run_info in node_run_infos.items() if i not in expected_bypassed_nodes
]
assert all([node.status == Status.Completed for node in completed_nodes_run_infos])
# Validate the flow node run infos for the bypassed nodes
bypassed_nodes_run_infos = [node_run_infos[i] for i in expected_bypassed_nodes]
assert all([node.status == Status.Bypassed for node in bypassed_nodes_run_infos])
assert all([node.output is None for node in bypassed_nodes_run_infos])
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