semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gimkit 0.1.1
Guided Infilling Modeling
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: machine learning, deep learning, language models, structured generation, guided infilling

<h1 align="center">GIMKit</h1>

<p align="center">

<a href="https://pypi.org/project/gimkit">
  <img src="https://img.shields.io/pypi/v/gimkit?label=pypi%20package" alt="PyPI Version">
</a>
<a href="https://pypi.org/project/gimkit">
  <img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/gimkit.svg" alt="Supported Python versions">
</a>
<a href="https://pypi.org/project/gimkit">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Platform-Linux%20%7C%20macOS%20%7C%20Windows-lightgrey" alt="Supported Platforms">
</a>

</p>

## Installation

Install GIMKit using pip:

```bash
pip install gimkit
```

For vLLM support, install with the optional dependency:

```bash
pip install gimkit[vllm]
```

## Quick Start

Here's a simple example using the OpenAI backend:

```python
from openai import OpenAI
from gimkit import from_openai, guide as g

# Initialize the client and model
client = OpenAI()  # Uses OPENAI_API_KEY environment variable
model = from_openai(client, model_name="gpt-4")

# Create a query with masked tags
result = model(f"Hello, {g(desc='a single word')}!", use_gim_prompt=True)
print(result)  # Output: Hello, world!
```

## Usage

### Creating Masked Tags: Use the `guide` helper (imported as `g`) to create masked tags

```python
from gimkit import guide as g

# Basic tag with description
tag = g(name="greeting", desc="A friendly greeting")

# Specialized tags
name_tag = g.person_name(name="user_name")
email_tag = g.e_mail(name="email")
phone_tag = g.phone_number(name="phone")
word_tag = g.single_word(name="word")

# Selection from choices
choice_tag = g.select(name="color", choices=["red", "green", "blue"])

# Tag with regex constraint
custom_tag = g(name="code", desc="A 4-digit code", regex=r"\d{4}")
```

### Building Queries: Combine masked tags with text to build queries

```python
from gimkit import from_openai, guide as g
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
model = from_openai(client, model_name="gpt-4")

query = f"""
Name: {g.person_name(name="name")}
Email: {g.e_mail(name="email")}
Favorite color: {g.select(name="color", choices=["red", "green", "blue"])}
"""

result = model(query, use_gim_prompt=True)
print(result)
```

### Accessing Results: Access filled tags from the result

```python
result = model(query, use_gim_prompt=True)

# Iterate over all tags
for tag in result.tags:
    print(f"{tag.name}: {tag.content}")

# Access by name
print(result.tags["name"].content)

# Modify tag content
result.tags["email"].content = "REDACTED"
```

## Design Philosophy

- Stable over feature
- Small open-source model first
pass-nice 2.1.1
NICE 아이디 본인인증 요청을 자동화해주는 비공식 모듈
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: authentication, identity, korea, nice, sms, verification

# PASS-NICE

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pass-nice.svg)](https://badge.fury.io/py/pass-nice)
[![Python Versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/pass-nice.svg)](https://pypi.org/project/pass-nice/)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

[NICE아이디](https://www.niceid.co.kr/index.nc/index.nc) 본인인증 요청을 자동화해주는 비공식적인 Python 모듈입니다.

## 주의사항

**교육용 및 학습용으로만 사용해 주세요**

- 이 라이브러리를 사용함으로써 발생하는 모든 피해나 손실은 사용자 본인의 책임입니다.
- **[NICE아이디](https://www.niceid.co.kr/index.nc/index.nc) 및 [한국도로교통공사](https://ex.co.kr/)측의 삭제 요청이 있을 경우, 즉시 삭제됩니다.**
- 모든 문의는 `sunr1s2@pm.me`로 부탁드립니다.
- 상업적 사용 시 출처를 명시해 주세요.

## 설치

```bash
pip install pass-nice
```

## 지원 기능

- NICE에서 지원하는 모든 형태의 본인인증 (SMS, PASS, QR)
- MVNO 포함 총 `6`개의 모든 통신사 지원
- 비동기 처리 (httpx 기반)
- 타입 안전성 (Type Hints)

## 지원 통신사

| 통신사 | 코드 | 비고 |
|--------|------|------|
| SKT | `"SK"` | SK텔레콤 |
| KT | `"KT"` | KT |
| LGU+ | `"LG"` | LG유플러스 |
| SKT 알뜰폰 | `"SM"` | SK 계열 MVNO |
| KT 알뜰폰 | `"KM"` | KT 계열 MVNO |
| LGU+ 알뜰폰 | `"LM"` | LG 계열 MVNO |

## 라이센스
이 프로젝트는 MIT 라이센스 하에 배포됩니다.

## Special Thanks
`@cintagram` - `PASS 앱 알림` 및 `QR` 본인인증 기능 추가에 도움을 주셨습니다!

## 자세한 Docs는
`/docs.md` 파일에서 확인하실 수 있습니다.

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