semvec/pypi-packages huggingface dataset:
onnx-donut 0.1.0
Export Donut model to onnx and run it with onnxruntime
Requires Python: >=3.9
Keywords: donut,onnx

# Onnx Donut

Package to export a [Donut](https://github.com/clovaai/donut) model from pytorch to ONNX, then run it with onnxruntime.

## Installation

```shell
pip install onnx-donut
```

## Export to onnx

```python
from onnx_donut.exporter import export_onnx
from onnx_donut.quantizer import quantize

# Hugging Face model card or folder
model_path = "naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa"

# Folder where the exported model will be stored
dst_folder = "converted_donut"

# Export from Pytorch to ONNX
export_onnx(model_path, dst_folder, opset_version=16)

# Quantize your model to int8
quantize(dst_folder, dst_folder + "_quant")

```

## Model inference with onnxruntime

```python
from onnx_donut.predictor import OnnxPredictor
import numpy as np
from PIL import Image

# Image path to run on
img_path = "/path/to/your/image.png"

# Folder where the exported model will be stored
onnx_folder = "converted_donut"

# Read image
img = np.array(Image.open(img_path).convert('RGB'))

# Instantiate ONNX predictor
predictor = OnnxPredictor(model_folder=onnx_folder, sess_options=options)

# Write your prompt accordingly to the model you use
prompt = f"<s_docvqa><s_question>what is the title?</s_question><s_answer>"

# Run prediction
out = predictor.generate(img, prompt)

# Display prediction
print(out)
```
y2mate 1.0.0
An unofficial API wrapper for Y2Mate.com
Keywords: y2mate,y2mate-api,youtube

An unofficial Python API wrapper for [Y2Mate.com](https://y2mate.com)

## Features

- Fetch video metadata
- Get download links for videos in different formats and qualities
- Search for videos on Y2Mate

## Installation
```bash
pip install y2mate
```

## Example
```py
import asyncio

from y2mate import Y2MateClient

client = Y2MateClient()

async def main() -> None:
    # Search for videos
    search_result = await client.search("The Girl I Like Forgot Her Glasses OP")
    print(search_result)
    
    # Get video metadata from url
    video_metadata = await client.from_url("https://youtu.be/mpWnhkMLIu4?feature=shared")
    print(video_metadata)
    
    # Get video download info with download link
    download_info = await client.get_download_info(video_metadata.video_id, video_metadata.video_links[0].key)
    print(download_info)

asyncio.run(main())
```
embedd 0.0.5
A simple example Python package

Embedd
简介
Embedd 是一个 Python 工具，用于处理和搜索文本嵌入。它支持从不同格式的文件中读取数据，生成文本嵌入，并提供了一种方法来搜索这些嵌入以找到与给定查询最相似的记录。

功能
生成文本嵌入。
提供本地文档搜索功能。

安装
您可以通过 pip 安装此包：
pip install embedd

使用前的配置
在使用此包之前，您需要一个 OpenAI API 密钥。您可以通过以下几种方式提供 API 密钥：

直接在创建 Embed 实例时传入。
通过配置文件传入。
从环境变量 OPENAI_API_KEY 中读取。

基本使用
创建嵌入文件
embedder = Embed(api_key="您的API密钥")
embedder.create_embedding_file("path/to/input.csv", "path/to/output")

从文件中搜索
python
Copy code
results = embedder.search_from_file("path/to/data.csv", "用户查询", top_n=3, to_print=True)

功能说明
create_embedding_file: 从指定的文件中读取数据，并创建文本嵌入。支持的文件格式包括 CSV、XLS、XLSX 和 JSON。输出文件格式可以是 CSV 或 JSON。
search_from_file: 在提供的数据文件中搜索与用户查询最相似的文档。支持的文件格式同上。

注意事项
某些方法（如 upload_embedding 和 search_docs_server）目前还在开发中，暂时不可用。
贡献
欢迎对此项目进行贡献。请确保在提交 Pull Request 之前测试您的代码。

许可证
此项目根据 MIT 许可证发布。