PyPI - Версия

​
Введение

Клиентская библиотека для Python предлагает простой в использовании интерфейс для взаимодействия со службами Sunra.

​
Установка

Чтобы интегрировать клиент в свой проект, установите его с помощью pip: 
pip install sunra-client

​
Функции

​
Вызов конечных точек

Sunra управляет запросами к конечным точкам через систему очередей, обеспечивая надежность и масштабируемость. Используйте метод subscribe, чтобы отправить запрос и дождаться результата. Пример: 
import sunra_client

result = sunra_client.subscribe(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
    	"prompt": 'Приморский городок в стиле студии Ghibli с разноцветными домами, развевающимся бельем и кошками, спящими на подоконниках.',
    	"width": 1024,
    	"height": 768,
    	"output_format": 'jpeg'
    },
    with_logs=True,
    on_enqueue=print,
    on_queue_update=print,
)
print(result)

​
Управление очередью

Управляйте своими запросами с помощью этих методов:
Отправка запроса
Отправьте запрос и получите request_id для последующего использования. Пример: 
import sunra_client

handler = sunra_client.submit(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
      "prompt": 'Приморский городок в стиле студии Ghibli с разноцветными домами, развевающимся бельем и кошками, спящими на подоконниках.',
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "output_format": 'jpeg'
    },
    webhook_url="https://optional.webhook.url/for/results",
)
request_id = handler.request_id
Проверка статуса запроса
Получите статус запроса. Пример: 
import sunra_client
status = sunra_client.status(request_id, with_logs=True)
Получение результатов запроса
Получите результат выполненного запроса. Пример: 
import sunra_client
result = sunra_client.result(request_id)

​
Загрузка файлов

Загружайте файлы для получения URL-адресов для использования в асинхронных запросах. Это необходимо для моделей, которые обрабатывают файлы, таких как преобразователи изображения в видео или речи в текст.
Максимальный размер файла: 100 МБ
Загрузка локального файла
Вы можете легко загрузить файл из локальной файловой системы. Это полезно для скриптов или приложений, которые обрабатывают локальные данные. 
import sunra_client

# Инициализируем синхронный клиент
client = sunra_client.SyncClient()

try:
  # Загружаем файл по заданному пути
  file_url = client.upload_file(path="путь/к/вашему/изображению.png")
  print(f"Файл успешно загружен: {file_url}")
  # Этот URL-адрес теперь можно использовать с конечной точкой модели.
except FileNotFoundError:
  print("Ошибка: файл не найден по указанному пути.")
except Exception as e:
  print(f"Произошла ошибка: {e}")
Загрузка данных в памяти
Вы также можете загружать данные, которые хранятся в памяти, например, содержимое изображения, созданного с помощью PIL (Pillow), или файл, полученный в веб-запросе. 
import sunra_client
from PIL import Image
import io

# Инициализируем синхронный клиент
client = sunra_client.SyncClient()

# Создаем изображение в памяти, например, с помощью Pillow
image = Image.new("RGB", (600, 400), color = 'red')
byte_arr = io.BytesIO()
image.save(byte_arr, format='PNG')
image_bytes = byte_arr.getvalue()

# Загружаем данные изображения в памяти с помощью метода `upload`
image_url = client.upload(
    data=image_bytes,
    content_type="image/png"
)
print(f"Изображение успешно загружено: {image_url}")

​
Поддержка

Присоединяйтесь к нашему сообществу для помощи или обсуждений: Мы здесь, чтобы помочь вам!