Ana içeriğe atla

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.sunra.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

PyPI - Version

​
Giriş

Python için istemci kütüphanesi, Sunra’nın hizmetleriyle etkileşim kurmak için kullanımı kolay bir arayüz sunar.

​
Kurulum

İstemciyi projenize entegre etmek için pip kullanarak yükleyin: 
pip install sunra-client

​
Özellikler

​
Uç Noktaları Çağırma

Sunra, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlayarak uç nokta isteklerini bir kuyruk sistemi aracılığıyla yönetir. Bir istek göndermek ve sonucu beklemek için subscribe yöntemini kullanın. Örnek: 
import sunra_client

result = sunra_client.subscribe(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
    	"prompt": 'Renkli evler, çamaşırların sallandığı ve pencerelerde uyuyan kedilerin olduğu Studio Ghibli tarzı sahil kasabası.',
    	"width": 1024,
    	"height": 768,
    	"output_format": 'jpeg'
    },
    with_logs=True,
    on_enqueue=print,
    on_queue_update=print,
)
print(result)

​
Kuyruk Yönetimi

Bu yöntemlerle isteklerinizi yönetin:
İstek Gönderme
Bir istek gönderin ve daha sonra kullanmak üzere request_id’yi alın. Örnek: 
import sunra_client

handler = sunra_client.submit(
    "black-forest-labs/flux-kontext-pro/text-to-image",
    arguments={
      "prompt": 'Renkli evler, çamaşırların sallandığı ve pencerelerde uyuyan kedilerin olduğu Studio Ghibli tarzı sahil kasabası.',
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "output_format": 'jpeg'
    },
    webhook_url="https://optional.webhook.url/for/results",
)
request_id = handler.request_id
İstek Durumunu Kontrol Etme
Bir isteğin durumunu alın. Örnek: 
import sunra_client
status = sunra_client.status(request_id, with_logs=True)
İstek Sonuçlarını Alma
Tamamlanmış bir isteğin sonucunu getirin. Örnek: 
import sunra_client
result = sunra_client.result(request_id)

​
Dosya Yüklemeleri

Asenkron isteklerde kullanılmak üzere URL’ler elde etmek için dosya yükleyin. Bu, resimden videoya veya konuşmadan metne dönüştürücüler gibi dosyaları işleyen modeller için gereklidir.
Maksimum dosya boyutu: 100MB
Yerel Dosya Yükleme
Yerel dosya sisteminizden kolayca bir dosya yükleyebilirsiniz. Bu, yerel verileri işleyen komut dosyaları veya uygulamalar için faydalıdır. 
import sunra_client

# Senkron istemciyi başlat
client = sunra_client.SyncClient()

try:
  # Verilen yoldan bir dosya yükle
  file_url = client.upload_file(path="path/to/your/image.png")
  print(f"Dosya başarıyla yüklendi: {file_url}")
  # Bu URL artık bir model uç noktası ile kullanılabilir
except FileNotFoundError:
  print("Hata: Dosya belirtilen yolda bulunamadı.")
except Exception as e:
  print(f"Bir hata oluştu: {e}")
Bellekteki Verileri Yükleme
PIL (Pillow) ile oluşturulan bir resmin içeriği veya bir web isteğinde alınan dosya gibi bellekte tutulan verileri de yükleyebilirsiniz. 
import sunra_client
from PIL import Image
import io

# Senkron istemciyi başlat
client = sunra_client.SyncClient()

# Bellekte bir resim oluştur, örneğin Pillow ile
image = Image.new("RGB", (600, 400), color = 'red')
byte_arr = io.BytesIO()
image.save(byte_arr, format='PNG')
image_bytes = byte_arr.getvalue()

# `upload` yöntemini kullanarak bellekteki resim verilerini yükle
image_url = client.upload(
    data=image_bytes,
    content_type="image/png"
)
print(f"Resim başarıyla yüklendi: {image_url}")

​
Destek

Yardım veya tartışmalar için topluluğumuza katılın: Size yardımcı olmak için buradayız!