semvec/pypi-packages huggingface dataset:
llmhub-cli 0.1.10
LLMHub is a lightweight management platform designed to streamline working with LLMs.
Requires Python: >=3.6

# LLMHub CLI

LLMHub CLI is a command-line interface tool designed to manage and interact with various LLM (Large Language Model) servers. It allows you to start, stop, update, and manage LLM processes easily and efficiently.

## Features

- Manage LLM servers
- Start, stop, and update LLM processes
- List available models and their statuses
- OpenAI-compatible API endpoints for completions and models
- Easily configurable via YAML files
- Supports different engines and quantization formats

## Installation

You can install LLMHub CLI directly from PyPI:

```bash
pip install llmhub-cli
```

## Usage

After installation, you can use the `llmhub` command to interact with the tool. Below are some example commands:

### Start a Process

```bash
llmhub start MythoMax-L2-13B
```

### Stop a Process

```bash
llmhub stop MythoMax-L2-13B
```

### Update All Processes

```bash
llmhub update
```

### List All Models

```bash
llmhub list-models
```

### Check Status

```bash
llmhub status
```

## Configuration

The configuration is handled via YAML files. You can place your `config.yaml` file in the `~/.llmhub/` directory or specify a custom path when initializing the ConfigManager.

### Example Configuration

```yaml
on_start:
  MythoMax-L2-13B:
    quant: Q5_K_M
    engine: llamacppserver
    context_size: [512, 1024, 2048]

port: 8080
enable_proxy: true
engine_port_min: 8081
engine_port_max: 10000

engines:
  llamacppserver:
    path: /path/to/llamacppserver
    arguments: --color -t 20 --parallel 2 --mlock --metrics --verbose
    model_flag: "-m"
    context_size_flag: "-c"
    port_flag: "--port"
    api_key_flag: "--api-key"
    file_types: [gguf]
```

## API Endpoints

LLMHub CLI also provides OpenAI-compatible API endpoints:

- `/v1/completions`: Handle completion requests.
- `/v1/chat/completions`: Handle chat completion requests.
- `/v1/models`: List available models.

## Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

## License

This project is licensed under the MIT License.

## Contact

For any questions or issues, please open an issue on the [GitHub repository](https://github.com/your-username/llmhub-cli).
eduling 0.0.4
Un módulo de enciclopedia y diccionario para las funciones de Python

ï»¿# Descripcion

Eduling es un modulo para Python que proporciona un diccionario y enciclopedia basicos para principiantes.

## EJMPLO DE USO SIN INTERFAZ (ejemplo_uso_eduling.py)

from eduling import eduling

def mostrar_informacion_funcion(nombre_funcion):
    """
    Muestra la descripcion y el ejemplo de uso de una funcion de Python
    usando el modulo Eduling.
    """
    try:
        # Obten la descripcion de la funcion
        descripcion = eduling.obtener_info_funcion(nombre_funcion)
        print(f"Descripcion y uso de la funcion '{nombre_funcion}':\n{descripcion}\n")
    except Exception as e:
        print(f"Error al obtener informacion sobre la funcion '{nombre_funcion}': {e}")

def main():
    print("Bienvenido al explorador de funciones de Python con Eduling.")
    print("Puedes obtener informaciÃ³n sobre funciones basicas de Python.")
    
    # Listar todas las funciones disponibles en el modulo Eduling
    funciones = eduling.listar_funciones()
    
    for funcion in funciones:
        mostrar_informacion_funcion(funcion)

if __name__ == "__main__":
    main()


### EJEMPLO DE USO CON INTERFAZ (interfaz_eduling.py)

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from eduling import eduling

class Aplicacion(tk.Tk):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.title("Explorador de Funciones de Python")
        self.geometry("600x400")

        # Crear el marco principal
        marco = ttk.Frame(self, padding="10")
        marco.grid(row=0, column=0, sticky=(tk.W, tk.E, tk.N, tk.S))

        # Crear la lista desplegable
        self.combo_funciones = ttk.Combobox(marco, values=eduling.listar_funciones(), state="readonly")
        self.combo_funciones.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=10, sticky=(tk.W, tk.E))
        self.combo_funciones.bind("<<ComboboxSelected>>", self.mostrar_info_funcion)

        # Crear el area de texto para mostrar la informacion
        self.text_info = tk.Text(marco, wrap=tk.WORD, height=15, width=70)
        self.text_info.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=10, sticky=(tk.W, tk.E))

        # Inicializar con la primera funcion seleccionada
        if self.combo_funciones["values"]:
            self.combo_funciones.current(0)
            self.mostrar_info_funcion()

    def mostrar_info_funcion(self, event=None):
        nombre_funcion = self.combo_funciones.get()
        descripcion = eduling.obtener_info_funcion(nombre_funcion)
        self.text_info.delete(1.0, tk.END)
        self.text_info.insert(tk.END, descripcion)

if __name__ == "__main__":
    app = Aplicacion()
    app.mainloop()
 
#### Instalacion

Puedes instalar Eduling usando pip:

```bash

pip install eduling

en caso de que desees actualizarlo deberas usar:

pip install --upgrade eduling