Sunra, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlayarak uç nokta isteklerini bir kuyruk sistemi aracılığıyla yönetir. Bir istek göndermek ve sonucu beklemek için subscribe yöntemini kullanın.Örnek:
Copy
import sunra_clientresult = 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)
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.
Copy
import sunra_client# Senkron istemciyi başlatclient = 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 kullanılabilirexcept 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.
Copy
import sunra_clientfrom PIL import Imageimport io# Senkron istemciyi başlatclient = sunra_client.SyncClient()# Bellekte bir resim oluştur, örneğin Pillow ileimage = 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 yükleimage_url = client.upload( data=image_bytes, content_type="image/png")print(f"Resim başarıyla yüklendi: {image_url}")