semvec/pypi-packages huggingface dataset:
alumath-group12 0.1.2
A simple Python library for multiplying two matrices of any size
Requires Python: >=3.6

# ALU math matrices multiplication

A lightweight Python library to multiply two matrices of any compatible size.

## Example

```python
pip install alumath_group12
```

```python

from alumath_group12 import multiply_matrices

a = [
    [2, 4, 1],
    [0, 3, 5],
    [7, 1, 6]
]

b = [
    [1, 0, 2],
    [3, 5, 6],
    [4, 7, 8]
]

result = multiply_matrices(a, b)
print(result)

```
babot 0.2.6
Framework para crear agentes inteligentes personalizados
Requires Python: >=3.8


![Babot](assets/logo.png)



# BABOT

Babot es un framework para crear agentes inteligentes personalizados utilizando Langchaing, integrados con modelos de lenguaje como Llama 2, y diseñados para ejecutarse en infraestructura local o en la nube. 
Ofrece herramientas para inicializar proyectos, crear agentes desde cero, clonar agentes predefinidos desde un repositorio, y ejecutar tareas complejas como búsqueda en internet o análisis de imágenes.




## Caracteristicas

**Fácil Inicialización:** Crea rápidamente un proyecto base con la CLI.

**Agentes Personalizados:** Diseña agentes con prompts y capacidades específicas.

**Integración con Ollama:** Utiliza modelos como Llama 2 para ejecución local.

**Soporte Modular:** Añade agentes o funcionalidades según las necesidades del negocio.

**Escalabilidad:** Perfecto para proyectos pequeños o despliegues empresariales.
## Instalación

**Instala el framework:**

```bash
  pip install babot
```
  
**Verifica que Babot esté instalado:**

```bash
  babot --version
```

**Inicializar un Proyecto Para comenzar un nuevo proyecto:**

babot init <nombre_proyecto>

```bash
  babot init mi_proyecto
```

Esto generará una estructura base en el directorio mi_proyecto.

**Ejecutar un Agente Existente Dirígete al directorio del proyecto:**

NOTA: es importante que ollama esté corriendo en algún puerto localmente.

```bash
  cd mi_proyecto
  babot run babot
```

Puedes modificar el prompt del babot o cualquier configuracion del agente dentro del directorio **config/babot.yaml**


## Cómo crear Agentes

Puedes crear un agente desde cero con: babot create <nombre_agente>

```bash
babot create agente_ventas
```

Esto generará:

Un archivo Python: **agentes/agente_ventas.py**.
Un archivo de configuración: **config/agente_ventas.yaml**.

Edítalos según tus necesidades y ejecuta el nuevo agente: 

```bash
babot run agente_ventas
```



## Cómo clonar un Agente desde nuestro repositorio

Si deseas usar un agente predefinido de nuestro repositorio, puedes clonarlo: babot clone <nombre_agente>

```bash
babot clone agente_marketing
```

Esto descargará el código del agente y su configuración en tu proyecto.


## Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.
phrase-labeler 0.1.2
A package to label sentence segments given predefined segment labels using OpenAI API

# Phrase Labeler

A Python package that labels sentence segments given predefined segment labels using OpenAI API

## Installation

To install this package, run:

```bash
pip install phrase-labeler
```

## Command-Line Usage

After installation, you can use the label-phrase command to label sentence segments. The syntax is as follows:

```bash
label-phrase "[sentent segments as a JSON list]" "[your-openai-api-key]" "[path to json file that contains a list of predefined labels]"
```
nlp-augmentation 1.1.1
Библиотека для аугментации текстовых данных на нескольких уровнях
Requires Python: >=3.8
Keywords: nlp augmentation text data augmentation machine learning

# nlp_augmentation

Библиотека для аугментации текстовых данных на нескольких уровнях — от символов и слов до синтаксиса и генеративных моделей.

---

## Возможности

- **CharAugmentor** — аугментация на уровне символов: удаление, вставка, замена, перестановка, изменение регистра.
- **WordAugmentor** — аугментация на уровне слов: удаление, вставка, синонимы, контекстная замена, морфологические преобразования, аббревиатуры, преобразование чисел.
- **TextAugmentor** — синтаксическая аугментация: перестановка предложений, удаление поддеревьев, парафраз, суммаризация, обратный перевод, crossover.
- **Generator** — генеративные методы на базе предобученных моделей Hugging Face.

---

## Установка
```bash
pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_md-3.8.0/en_core_web_md-3.8.0-py3-none-any.whl
pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
nltk.download("stopwords")
nltk.download('wordnet')
nltk.download('punkt_tab')
pip install nlp_augmentation
pipevcr 0.1.2
Record and play back pipes.


# pipevcr

Record and play back pipes. Similar to what `script` does with the terminal but for pipes.

This can be used for debugging or testing where timing matters.

## Installation

```
pip3 install --user pipevcr

# or if you have pipx
pipx install pipevcr
```

## Usage

```
usage: pipevcr [-h] [-r] [-s SPEED] [-m MAX_PAUSE] FILE

pipevcr - the linux pipe recorder

positional arguments:
  FILE                  data file

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -r, --record          record pipe
  -s SPEED, --speed SPEED
                        playback speed, <1 to slow down, >1 to speed up
  -m MAX_PAUSE, --max-pause MAX_PAUSE
                        max pause time between outputs in seconds
```

## Record

You record a pipe with `-r`, e.g.:

```
(echo wait 1; sleep 1; echo wait 2; sleep 2; echo end) | pipevcr -r test.vcr
```

## Playback

And play it back with:

```
pipevcr test.vcr
```

## Faster

To speed it up (2=double):

```
pipevcr -s 2 test.vcr
```

## Slower

To slow it down (.5=half):

```
pipevcr -s .5 test.vcr
```

You can also set the maximum pause time separately:

```
pipevcr -m 1 test.vcr
```