semvec/pypi-packages huggingface dataset:
openrouterapi 0.1.0
Работа с OpenRouter API
Requires Python: >=3.12

# OpenRouterAPI Python Клиент (обновлённая структура)

Это обновлённая версия библиотеки `OpenRouterAPI` с улучшенной архитектурой:
- Единая база для работы с `aiohttp.ClientSession`
- Асинхронные методы для всех основных эндпоинтов OpenRouter API
- Упрощённый и более структурированный код

## Установка

```bash
pip install openrouterapi
```

## Использование

### Инициализация

```python
import asyncio
from openrouterapi import OpenRouterAPI

async def main():
    api_key = "ВАШ_API_KEY"
    model = "openai/gpt-oss-20b:free"
    base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"

    api = OpenRouterAPI(api_key=api_key, model=model, base_url=base_url) :

    # Отправка запроса на текстовое завершение
    completion = await api.send_completion("Привет, мир!")
    print(completion)

    # Отправка запроса на чат-завершение
    chat = await api.chat_completion("Привет, как дела?")
    print(chat)

    # Получение метаданных генерации
    generation_id = "123456789"
    generation = await api.get_generation(generation_id)
    print(generation)

    # Получение списка доступных моделей
    models = await api.get_list_of_models()
    print(models)

    # Получение информации о кредитах
    credits = await api.get_credits()
    print(credits)

    await api.stop()

asyncio.run(main())
```

## Методы

### `send_completion(prompt: str) -> Dict[str, Any]`

Отправляет запрос на текстовое завершение для указанной модели.

* `prompt`: Текстовый запрос для завершения.
* Возвращает: Словарь с ответом от API.

### `chat_completion(prompt: str, messages: list = None) -> Dict[str, Any]`

Отправляет запрос на чат-завершение для указанной модели.

* `prompt`: Сообщение пользователя.
* `messages`: Необязательный список предыдущих сообщений в чате.
* Возвращает: Словарь с ответом от API.

### `get_generation(generation_id: str) -> Dict[str, Any]`

Получает метаданные для конкретной генерации.

* `generation_id`: ID запроса генерации.
* Возвращает: Словарь с метаданными.

### `get_list_of_models() -> Dict[str, Any]`

Получает список доступных моделей.

* Возвращает: Словарь с моделями.

### `get_credits() -> Dict[str, Any]`

Получает информацию о приобретенных и использованных кредитах.

* Возвращает: Словарь с информацией о кредитах.

## Примечания

* Клиент использует постоянную `aiohttp.ClientSession`, чтобы не создавать новую сессию для каждого запроса.
* Используйте `async with` для правильного управления сессией.
wfmeta_dask 1.0.0
wfmeta Tool to parse and restructure the scheduler and worker event logs captured by the dask-mofka plugin.
Requires Python: >=3.12

# DASK Metadata Capture

![tests](https://github.com/RECUP-DOE/dask_capture/actions/workflows/run_tests.yaml/badge.svg)
![tests](https://github.com/RECUP-DOE/dask_capture/actions/workflows/lint.yaml/badge.svg)

A tool that takes the output of Amal Gueroudji's [Mofka-Dask coupler](https://github.com/GueroudjiAmal/MofkaDask/) to consolidate the generated `.csv` files into a singular, object-focused output.

Developed and tested by Polina Shpilker for the RECUP project.

Expected inputs:
- `-f` `--fileformat` : default `df_csv` \
The format of the output. Options are `txt` (plaintext prettyprint of objects), \
`pickle` (compressed pickle of objects), and `df_csv` (csv output of dfs generated from objects.)
- `-o` `--output` : Output directory to write output files to.
- `directory` : The input directory to pull `scheduler_transition.csv`, `worker_transfer.csv`, and `worker_transition.csv` from.

Usage:
```bash
wfmeta_dask -f df_csv -o output/ data/
```

## Installation

This tool can be installed from pypi or run from source.

## Background
The Mofka-Dask coupler generates a series of `.csv` files based on the process that generated the event and the type of event (e.g. `scheduler_transition.csv` describes the transition of any `Task` states as witnessed by the scheduler, while `worker_transfer.csv` describes the transfer of files as witnessed by a worker.) 

In order for this data to be most useful, it should be collected in a centralized place.
This way, metadata from other sources (such as Darshan) can be consolidated with all the metadata available from DASK.

This script is being developed using the example outputs generated by Amal Gueroudji's example runs, all available [here](https://github.com/GueroudjiAmal/XPDaMoDa).

## Documentation
Documentation is available on [readthedocs](https://infispiel-dask-capture.readthedocs.io/en/latest/).
sphinx-bioschemas 0.1.1
A Sphinx extension that inserts a Bioschemas profiles or any kind schema.org structured metadata.
Requires Python: >=3.10

=================
sphinx-bioschemas
=================

A Sphinx extension to include `Bioschemas profiles <https://bioschemas.org/>`_ or any other `Schema.org structured metadata <https://schema.org>`_ in your content.

Further details at: https://biocorecrg.github.io/sphinx-bioschemas/