semvec/pypi-packages huggingface dataset:
FlaskKit 0.1.3
Generador de estructura base para proyectos Flask
Requires Python: >=3.7

# 🚀 FlaskKit

**FlaskKit** es una herramienta de línea de comandos (CLI) para generar automáticamente la estructura base de un proyecto Flask modular, con una organización escalaQble, clara y lista para iniciar el desarrollo de cualquier API o aplicación web con Flask.

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## 📦 ¿Qué hace FlaskKit?

Al ejecutar el comando `fk`, se generará automáticamente una estructura completa con:

- Carpeta `apps/` con módulos que contienen `routers.py` y `db.py`
- Archivo principal de entrada `run.py`
- Carpeta `config/` con archivo `settings.py` usando variables de entorno
- Carpeta `conexiones/` con archivo `adaptadores.py`
- Estructura preparada para usar Flask, Flask-CORS, y python-dotenv
- Sistema basado en patrón de fábrica y arquitectura modular para facilitar escalabilidad y mantenimiento

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## 📁 Estructura generada

```bash
mi_proyecto/
│
├── run.py
├── .env
├── config/
│   └── settings.py
│
├── conexiones/
│   └── adaptadores.py
│
├── apps/
│   ├── __init__.py
│   ├── modulo1/
│   │   ├── routers.py
│   │   └── db.py
│   ├── modulo2/
│   │   ├── routers.py
│   │   └── db.py
│   └── ...

🛠️ Instalación
Instala FlaskKit desde PyPI usando pip:
pip install flaskkit

Si tienes varias versiones de Python, puedes usar:
python -m pip install flaskkit


🧪 Uso
Luego de la instalación, usa el comando en la terminal para crear tu proyecto Flask:
flaskkit

Sobre el PATH y el comando flaskkit
Al instalar con pip, el comando flaskkit debería agregarse automáticamente a tu variable de entorno PATH.

Si al ejecutar flaskkit recibes un error de comando no reconocido, asegúrate de que la carpeta de scripts de Python esté en tu PATH.

En Windows, típicamente la carpeta está en:
C:\Users\<tu_usuario>\AppData\Local\Programs\Python\PythonXX\Scripts\


En Linux/macOS suele ser:
~/.local/bin
Agrega la ruta correspondiente a tu variable PATH para que el comando esté disponible desde cualquier lugar.

🚀 Próximas mejoras
Soporte para Blueprints automáticamente generados

Inclusión opcional de bases de datos con SQLAlchemy

Creación automática de entornos virtuales para cada proyecto

👤 Autor
Deiker Castilo
📧 deikerdcastillo@gmail.com


📄 Licencia
MIT License

📌 Proyecto en PyPI
🔗 https://pypi.org/project/flaskkit
mats-lab 0.1.2
Unified AI Interface - Merged AI Tools System
Requires Python: >=3.7

# MATS Lab

**MATS Lab** (Merged AI Tools System) is a unified Python library that simplifies working with all major AI tools, models, and datasets.  
It offers a clean, human-readable interface to download, run, fine-tune, and deploy models from platforms like Hugging Face and Kaggle, with built-in support for training, compression, and optimization.

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##  Features

-  Simple and natural syntax inspired by English
-  Load any pretrained model from Hugging Face using only its model ID
-  Download any dataset from Kaggle or Hugging Face by ID
-  Automatically selects backend framework (PyTorch, TensorFlow, or scikit-learn)
-  Unified interface for inference and prompt-based tasks
-  Customize model parameters like temperature, max tokens, top-k, etc.
-  Control GPU/CPU memory usage during inference
-  Train your own models easily with built-in functions
-  Support for model compression techniques like quantization, QLoRA, etc.
-  CLI tool to run MATS from the terminal

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##  Supported Libraries

MATS Lab integrates with the following major Python AI libraries:

- **PyTorch**
- **TensorFlow**
- **scikit-learn**
- **Transformers (Hugging Face)**
- **Datasets (Hugging Face Datasets)**
- **Kaggle**
- **PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)**
- **NumPy**
- **Matplotlib / Seaborn (for optional visualization)**

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## 👨‍💻 About the Developer

Assem Sabry is a 17-year-old AI Engineer from Egypt, passionate about building accessible and developer-friendly machine learning tools. He is the creator of MATS Lab and actively works on merging advanced AI technologies into a unified and simplified interface. Learn more at [assemsabry.netlify.app](https://assemsabry.netlify.app/).


##  Installation

```bash
pip install mats_lab