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# 如何在实验中重试失败的运行（仅限Python）

在对大型[数据集](/langsmith/evaluation-concepts#datasets)运行[评估](/langsmith/evaluation-concepts#evaluation-lifecycle)时，由于速率限制、网络问题或其他临时性错误，您可能会遇到一小部分示例的失败。您无需重新运行整个评估，而是可以识别并仅在[实验](/langsmith/evaluation-concepts#experiment)中重试失败的示例。

本指南展示了一种将重试逻辑构建到评估工作流中并仅重试失败示例的方法。您可以使用 `error_handling='ignore'` 参数来跳过记录出错的运行，然后自动识别不成功的示例并在Python中重新运行它们。

## 步骤 1. 运行初始评估

运行初始评估，忽略错误以防止记录出错的运行：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
from langsmith import Client

client = Client()

# 运行初始评估，忽略错误
# error_handling='ignore' 防止记录出错的运行
results = await client.aevaluate(
    target,
    data="dataset",
    evaluators=[your_evaluators],
    error_handling='ignore'
)
```

## 步骤 2. 重试失败的示例并记录到同一实验

获取所有不成功的示例：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
# 识别不成功的示例
runs = client.list_runs(project_name=results.experiment_name)
successful_example_ids = [r.reference_example_id for r in runs]
unsuccessful_examples = (e for e in client.list_examples(dataset_name="dataset") if e.id not in successful_examples)
```

接下来，重新运行所有失败的示例，并将它们记录到同一实验中：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
# 仅重试失败的示例，记录
results_retry = await client.aevaluate(
    target,
    unsuccessful_examples,
    evaluators=[your_evaluators],
    experiment=results.experiment_name,
    error_handling='ignore'
)
```

## 相关主题

* [运行评估](/langsmith/evaluate-llm-application)
* [异步运行评估](/langsmith/evaluation-async)
* [处理模型速率限制](/langsmith/rate-limiting)
* [实验配置](/langsmith/experiment-configuration)
* [评估现有实验](/langsmith/evaluate-existing-experiment)

***

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