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# Runs

export const GitHubLink = ({url, compact = false}) => <a href={url} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className={compact ? "source-link" : "github-source-link"}>
    {compact ? "View source" : <>
    <svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
      <path d="M12 0C5.37 0 0 5.37 0 12c0 5.31 3.435 9.795 8.205 11.385.6.105.825-.255.825-.57 0-.285-.015-1.23-.015-2.235-3.015.555-3.795-.735-4.035-1.41-.135-.345-.72-1.41-1.23-1.695-.42-.225-1.02-.78-.015-.795.945-.015 1.62.87 1.845 1.23 1.08 1.815 2.805 1.305 3.495.99.105-.78.42-1.305.765-1.605-2.67-.3-5.46-1.335-5.46-5.925 0-1.305.465-2.385 1.23-3.225-.12-.3-.54-1.53.12-3.18 0 0 1.005-.315 3.3 1.23.96-.27 1.98-.405 3-.405s2.04.135 3 .405c2.295-1.56 3.3-1.23 3.3-1.23.66 1.65.24 2.88.12 3.18.765.84 1.23 1.905 1.23 3.225 0 4.605-2.805 5.625-5.475 5.925.435.375.81 1.095.81 2.22 0 1.605-.015 2.895-.015 3.3 0 .315.225.69.825.57A12.02 12.02 0 0024 12c0-6.63-5.37-12-12-12z" />
    </svg>
    GitHub source
      </>}
  </a>;

<GitHubLink compact url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L188" />

<h2 id="class-wandbapispublicruns">
  <Badge color="yellow" size="lg" shape="rounded">Classe</Badge> wandb.apis.public.Runs
</h2>

Itérateur paresseux d’objets `Run` associés à un projet et à un filtre facultatif.

Les runs sont récupérés page par page depuis le serveur W\&B, selon les besoins.

Cette classe est généralement utilisée de manière indirecte, via le namespace `Api.runs`.

```python theme={"system"}
(service_api: 'ServiceApi',
entity: 'str',
project: 'str',
filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
order: 'str' = '+created_at',
per_page: 'int' = 50,
include_sweeps: 'bool' = False,
lazy: 'bool' = True,
api_key: 'str | None' = None)
```

<h2 id="args">
  Arguments
</h2>

<ResponseField name="service_api" type="ServiceApi">
  L’API de service à utiliser pour les requêtes.
</ResponseField>

<ResponseField name="entity" type="str">
  L’entity (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
</ResponseField>

<ResponseField name="project" type="str">
  Le nom du projet dont récupérer les runs.
</ResponseField>

<ResponseField name="filters" type="dict[str, Any] | None">
  Filtres à appliquer à la requête sur les runs.
</ResponseField>

<ResponseField name="order" type="str">
  L’ordre de tri peut être `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value` ou `summary_metrics.*`. Si vous préfixez la valeur par +, le tri est croissant (par défaut). Si vous la préfixez par -, le tri est décroissant. Par défaut, les runs sont triés selon run.created\_at, du plus ancien au plus récent.
</ResponseField>

<ResponseField name="per_page" type="int">
  Le nombre de runs à récupérer par requête (50 par défaut).
</ResponseField>

<ResponseField name="include_sweeps" type="bool">
  Indique s’il faut inclure les informations de sweep dans les runs. Par défaut : True.
</ResponseField>

<ResponseField name="lazy" type="bool">
  Indique s’il faut différer le chargement des champs volumineux (config, summaryMetrics, systemMetrics) jusqu’à leur premier accès. Par défaut : True.
</ResponseField>

<ResponseField name="api_key" type="str | None">
  Aucune description fournie.
</ResponseField>

<h2 id="methods">
  Méthodes
</h2>

<h3 id="method-runshistories">
  <Badge color="blue" size="lg" shape="rounded">méthode</Badge> Runs.histories()
</h3>

```python theme={"system"}
self,
samples: 'int' = 500,
keys: 'list[str] | None' = None,
x_axis: 'str' = '_step',
format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
```

Renvoie les métriques d’historique échantillonnées de tous les runs qui répondent aux conditions des filtres.

<h5 id="arguments">
  Arguments
</h5>

<ResponseField name="samples" type="int">
  Nombre d’échantillons à renvoyer par run
</ResponseField>

<ResponseField name="keys" type="list[str] | None">
  Renvoyer uniquement les métriques des clés spécifiées
</ResponseField>

<ResponseField name="x_axis" type="str">
  Métrique à utiliser comme axe des x (xAxis)ďž;ďžpar défaut, \_step
</ResponseField>

<ResponseField name="format" type="Literal['default', 'pandas', 'polars']">
  Format des données renvoyées. Valeurs possibles : "default", "pandas", "polars"
</ResponseField>

<ResponseField name="stream" type="Literal['default', 'system']">
  "default" pour les métriques, "system" pour les métriques machine
</ResponseField>

<h3 id="method-paginatornext">
  <Badge color="blue" size="lg" shape="rounded">méthode</Badge> Paginator.**next**()
</h3>

```python theme={"system"}
self
```

Renvoie l’élément suivant de l’itérateur. Lève StopIteration une fois l’itérateur épuisé.

<h3 id="method-paginatorupdate_variables">
  <Badge color="blue" size="lg" shape="rounded">méthode</Badge> Paginator.update\_variables()
</h3>

```python theme={"system"}
self
```

Met à jour les variables de la requête pour récupérer la page suivante.

<h3 id="method-runsupgrade_to_full">
  <Badge color="blue" size="lg" shape="rounded">méthode</Badge> Runs.upgrade\_to\_full()
</h3>

```python theme={"system"}
self
```

Fait passer cette collection Runs du mode différé (paresseux) au mode complet.

La méthode récupère alors les données complètes des runs et
met à niveau les objets Run déjà chargés pour qu’ils contiennent l’ensemble des données.
Utilise un chargement parallèle afin d’améliorer les performances lors de la mise à niveau de plusieurs runs.


## Related topics

- [Run](/fr/products/wandb/ref/python/public-api/run.md)
