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Classes
		builtins.object EvaluationRun Results   class EvaluationRun(builtins.object)     EvaluationRun(run_id: str, execution_id: str, ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, configuration_id: str = None, artifact_id: str = None, resource_group: str = None, object_store_credentials: gen_ai_hub.evaluations._internal._models._AWSObjectStoreData = None, metrics_list: List[str] = None)   Represents an individual EvaluationRun object and its associated context.   :param run_id: Unique identifier for the evaluation run :type run_id: str :param execution_id: ID of the AI Core execution :type execution_id: str :param ai_core_client: AI Core client instance :type ai_core_client: AICoreV2Client :param configuration_id: ID of the configuration, defaults to None :type configuration_id: str :param artifact_id: ID of the artifact, defaults to None :type artifact_id: str :param resource_group: Resource group name, defaults to None :type resource_group: str :param object_store_credentials: Object store credentials, defaults to None :type object_store_credentials: _AWSObjectStoreData :param metrics_list: List of metrics to evaluate, defaults to None :type metrics_list: List[str]     Methods defined here: __init__(self, run_id: str, execution_id: str, ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, configuration_id: str = None, artifact_id: str = None, resource_group: str = None, object_store_credentials: gen_ai_hub.evaluations._internal._models._AWSObjectStoreData = None, metrics_list: List[str] = None) Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature. get_current_status(self) Get the current status of the evaluation run.   :return: Current status of the run :rtype: Status :raises ValueError: If failed to retrieve the current status get_debug_info(self) -> gen_ai_hub.evaluations.models.evaluation_run.ExecutionStatusDetails Provide debug information when execution status is FAILED or DEAD.   :return: Execution status details including failed pod information :rtype: ExecutionStatusDetails get_debug_logs(self) Get the complete trace of execution logs.   :return: List of log entries as dictionaries :rtype: list load_results_tables(self) Download results from S3 and load the required table data.   :return: Dictionary containing completions and metrics table data :rtype: dict :raises RuntimeError: If failed to download results results(self) Get the results of the evaluation run.   :return: Results object for accessing completion and metric results :rtype: Results :raises ValueError: If execution is not completed set_cached_results_data(self, data) Set the cached results data from the child results class.   :param data: Results data to cache :type data: Any wait_for_completion(self, timeout: Optional[int] = None) Wait for the evaluation run to complete by polling status.   :param timeout: Maximum time to wait in seconds, defaults to 3600 (1 hour) :type timeout: Optional[int] Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)   class Results(builtins.object)     Results(run: gen_ai_hub.evaluations.models.evaluation_run.EvaluationRun)   Represents the Results handler for an EvaluationRun object.   This class provides methods to access completion results, metric results, and aggregated results for a specific evaluation run.   :param run: The parent EvaluationRun object :type run: EvaluationRun     Methods defined here: __init__(self, run: gen_ai_hub.evaluations.models.evaluation_run.EvaluationRun) Initialize self.  See help(type(self)) for accurate signature. aggregations(self) Get the aggregated results for the run from the tracking service.   :return: JSON response containing aggregated metric results :rtype: dict :raises ValueError: If error occurs while fetching aggregation results completions(self) Get the completion results for the run.   :return: DataFrame containing completion results for the run :rtype: pd.DataFrame :raises ValueError: If error occurs while fetching completions metrics(self) Get the metric-level results for the run.   :return: DataFrame containing metric results for the run :rtype: pd.DataFrame :raises ValueError: If error occurs while fetching metric results Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)

Data
		__all__ = ['EvaluationRun', 'Results']