semvec/pypi-packages huggingface dataset:
llmtrace 0.1.4
A lightweight LLM observability and evaluation framework.
Requires Python: >=3.9
Keywords: llm, observability, tracing, evaluation, ai

# LLMTrace: Observabilidad y Trazabilidad para Aplicaciones con LLM

**LLMTrace** es una librería open-source en Python diseñada como un toolkit de observabilidad y evaluación para aplicaciones con modelos de lenguaje. Permite a los desarrolladores instrumentar sus apps de IA generativa para registrar automáticamente prompts y respuestas, medir métricas clave y visualizar trazas de las sesiones.

[![SLSA Level 1](https://slsa.dev/images/gh-badge-level-1.svg)](https://slsa.dev)

## Características Principales (v0)

*   **Instrumentación Automática**: Captura prompts, respuestas, tokens, costos y errores de LLMs populares (OpenAI, HuggingFace, LangChain).
*   **Almacenamiento Local Persistente**: Utiliza SQLite por defecto para guardar todos los datos de trazabilidad. Soporte experimental para PostgreSQL.
*   **Dashboard Web Ligero**: Una interfaz web básica para visualizar sesiones y métricas.
*   **Interfaz de Línea de Comandos (CLI)**: Herramientas para listar, mostrar detalles, exportar y eliminar datos.
*   **Migraciones de Base de Datos**: Gestión de esquema con Alembic.

## Instalación

LLMTrace requiere Python 3.9 o superior.

1.  **Instalación básica:**
    \`\`\`bash
    pip install llmtrace
    \`\`\`

2.  **Instalación con extras (dashboard, evaluación, backends DB, instrumentadores):**
    \`\`\`bash
    pip install "llmtrace[all]" # Instala todas las dependencias opcionales
    # O selecciona solo las que necesites:
    # pip install "llmtrace[openai,postgresql]"
    \`\`\`

## Uso Rápido

```python
import llmtrace
from llmtrace.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor
import openai
import asyncio

async def main():
    # Inicializa LLMTrace (crea llmtrace.db en ~/.llmtrace por defecto)
    # Puedes usar LLMTRACE_DB_URL="memory://" para una base de datos en memoria para tests.
    await llmtrace.init() 
    
    # Instrumenta OpenAI
    OpenAIInstrumentor().instrument()

    # Todas las llamadas a openai.ChatCompletion.create serán registradas
    res = await openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": "Escribe un haiku sobre la observabilidad."}]
    )
    print(res.choices[0].message.content)

    # Inicia una sesión para agrupar trazas
    async with llmtrace.session(name="MiPrimerHaiku", user_id="anon_user"):
        await openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": "Otro haiku, esta vez sobre el código."}]
        )

    # Consulta datos programáticamente
    sessions = await llmtrace.get_sessions()
    print(f"\nSesiones registradas: {len(sessions)}")

    # Inicia el dashboard web
    # llmtrace web
    # Abre tu navegador en http://localhost:5000 (por defecto)
    
    await llmtrace.close() # Cierra la conexión a la DB
    
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
nst-vgg19 0.3.1
Neural Style Transfer using VGG19
Requires Python: >=3.8

# NST_VGG19

Neural Style Transfer using VGG19.

![collage](https://github.com/user-attachments/assets/a1e2f364-d250-47b3-b10d-746731d16dbb)

Original paper [link](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image_Style_Transfer_CVPR_2016_paper.pdf).

VGG19 weights from `torchvision`.

## Installation

```bash
pip install nst_vgg19
```

## Usage

`nst photo.jpg --style style-image.png --output result.png`

## Usage in python

```python
from nst_vgg19 import NST_VGG19

# images must be Numpy arrays. Use np.array(pil_image)

style_image = load_image('style.png')
content_image_1 = load_image('img1.jpg')
content_image_2 = load_image('img2.png')

nst = NST_VGG19(style_image)

result_1 = nst(content_image_1)
result_2 = nst(content_image_2)
```