Modules
		requests

Functions
		fetch_all_system_predefined_metrics(ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, resource_group: str, error_collector: gen_ai_hub.evaluations.helpers.collector.ValidationCollector) Fetches all system-predefined metrics from the GenAI metrics server.   :param ai_core_client: AI Core client instance for API access. :type ai_core_client: AICoreV2Client :param resource_group: The resource group name. :type resource_group: str :param error_collector: ValidationCollector instance for collecting validation errors. :type error_collector: ValidationCollector :return: List of system-predefined metric templates. :rtype: list :raises RuntimeError: If fetching system predefined metrics fails. get_custom_metric_by_id(metric_id: str, ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, resource_group: str, error_collector: gen_ai_hub.evaluations.helpers.collector.ValidationCollector) -> dict | None Fetches a specific custom metric by its ID from the GenAI metrics server.   Note: Not using rest_client.get() because it converts camelCase to snake_case, but the Metric Management Service requires exact camelCase field names like 'additionalProperties' (would become 'additional_properties' if using rest_client).   :param metric_id: The unique ID of the metric to retrieve. :type metric_id: str :param ai_core_client: AI Core client instance for API access. :type ai_core_client: AICoreV2Client :param resource_group: The resource group name. :type resource_group: str :param error_collector: ValidationCollector instance for collecting validation errors. :type error_collector: ValidationCollector :return: Parsed JSON response as a dictionary, or None if not found. :rtype: dict | None get_metric_template_info_from_server(metric: str, ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, resource_group: str, error_collector: gen_ai_hub.evaluations.helpers.collector.ValidationCollector) Retrieves metric template information from the server by metric name.   :param metric: The name of the metric to retrieve. :type metric: str :param ai_core_client: AI Core client instance for API access. :type ai_core_client: AICoreV2Client :param resource_group: The resource group name. :type resource_group: str :param error_collector: ValidationCollector instance for collecting validation errors. :type error_collector: ValidationCollector :return: Metric information dictionary, or None if not found. :rtype: dict | None get_metric_version_history(scenario: str, metric_id: str, version: str, ai_core_client: ai_core_sdk.ai_core_v2_client.AICoreV2Client, resource_group: str, error_collector: gen_ai_hub.evaluations.helpers.collector.ValidationCollector) -> dict | None Fetches the version history for a specific evaluation metric in a scenario.   Note: Not using rest_client.get() because it converts camelCase to snake_case, but the Metric Management Service requires exact camelCase field names.   :param scenario: The name of the scenario. :type scenario: str :param metric_id: The unique ID of the evaluation metric. :type metric_id: str :param version: The version of the metric. :type version: str :param ai_core_client: AI Core client instance for API access. :type ai_core_client: AICoreV2Client :param resource_group: The resource group name. :type resource_group: str :param error_collector: ValidationCollector instance for collecting validation errors. :type error_collector: ValidationCollector :return: Parsed JSON response as a dictionary, or None if not found. :rtype: dict | None

Data
		CONTENT_TYPE = 'application/json' EVALUATION_METRICS_ENDPOINT = '/evaluationMetrics' METRIC_SERVER_ENDPOINT = '/lm/evaluationMetrics' logger = <Logger gen_ai_evaluations_sdk (INFO)>