Python

はじめに

Python 用のクライアントライブラリは、Sunra のサービスと対話するための使いやすいインターフェースを提供します。

インストール

プロジェクトにクライアントを統合するには、pip を使用してインストールします。

pip install sunra-client

機能

エンドポイントの呼び出し

Sunra はキューシステムを介してエンドポイントリクエストを管理し、信頼性とスケーラビリティを確保します。リクエストを送信して結果を待つには subscribe メソッドを使用します。例:

import sunra_client

result = sunra_client.subscribe(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
        "prompt": 'カラフルな家々、はためく洗濯物、窓辺で眠る猫たちがいる、スタジオジブリ風の海辺の町。',
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "output_format": 'jpeg'
    },
    with_logs=True,
    on_enqueue=print,
    on_queue_update=print,
)
print(result)

キュー管理

これらのメソッドでリクエストを管理します。

リクエストの送信

リクエストを送信し、後で使用するために request_id を取得します。例:

import sunra_client

handler = sunra_client.submit(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
      "prompt": 'カラフルな家々、はためく洗濯物、窓辺で眠る猫たちがいる、スタジオジブリ風の海辺の町。',
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "output_format": 'jpeg'
    },
    webhook_url="https://optional.webhook.url/for/results",
)
request_id = handler.request_id

リクエストステータスの確認

リクエストのステータスを取得します。例:

import sunra_client
status = sunra_client.status(request_id, with_logs=True)

リクエスト結果の取得

完了したリクエストの結果を取得します。例:

import sunra_client
result = sunra_client.result(request_id)

ファイルアップロード

非同期リクエストで使用する URL を取得するためにファイルをアップロードします。これは、画像から動画へ、または音声からテキストへのコンバーターなど、ファイルを処理するモデルに不可欠です。

最大ファイルサイズ: 100MB

ローカルファイルのアップロード

ローカルファイルシステムから簡単にファイルをアップロードできます。これは、ローカルデータを処理するスクリプトやアプリケーションに便利です。

import sunra_client

# 同期クライアントを初期化する
client = sunra_client.SyncClient()

try:
  # 指定されたパスからファイルをアップロードする
  file_url = client.upload_file(path="path/to/your/image.png")
  print(f"ファイルが正常にアップロードされました: {file_url}")
  # この URL はモデルエンドポイントで使用できます
except FileNotFoundError:
  print("エラー: 指定されたパスにファイルが見つかりませんでした。")
except Exception as e:
  print(f"エラーが発生しました: {e}")

メモリ内データのアップロード

PIL (Pillow) で作成された画像のコンテンツや、Web リクエストで受信したファイルなど、メモリに保持されているデータをアップロードすることもできます。

import sunra_client
from PIL import Image
import io

# 同期クライアントを初期化する
client = sunra_client.SyncClient()

# メモリ内に画像を作成する、例えば Pillow を使用
image = Image.new("RGB", (600, 400), color = 'red')
byte_arr = io.BytesIO()
image.save(byte_arr, format='PNG')
image_bytes = byte_arr.getvalue()

# `upload` メソッドを使用してメモリ内の画像データをアップロードする
image_url = client.upload(
    data=image_bytes,
    content_type="image/png"
)
print(f"画像が正常にアップロードされました: {image_url}")

import sunra_client

# 同期クライアントを初期化する
client = sunra_client.SyncClient()

# ファイルの読み取りや Web リクエストから得られる可能性のある生のバイト
raw_data = b"some file content here"

# 生のバイトをアップロードする
data_url = client.upload(
    data=raw_data,
    content_type="application/octet-stream"
)
print(f"データが正常にアップロードされました: {data_url}")

サポート

ヘルプやディスカッションについては、コミュニティにご参加ください。

Discord コミュニティ: 参加する
GitHub リポジトリ: こちらをご覧ください

サポートさせていただきます！

概要

Multimodal

LLM

クライアントライブラリ

はじめに

インストール

機能

エンドポイントの呼び出し

キュー管理

リクエストの送信

リクエストステータスの確認

リクエスト結果の取得

ファイルアップロード

ローカルファイルのアップロード

メモリ内データのアップロード

サポート

​はじめに

​インストール

​機能

​エンドポイントの呼び出し

​キュー管理

リクエストの送信

リクエストステータスの確認

リクエスト結果の取得

​ファイルアップロード

ローカルファイルのアップロード

メモリ内データのアップロード

​サポート

はじめに

インストール

機能

エンドポイントの呼び出し

キュー管理

ファイルアップロード

サポート